論文の概要: Adversarial Reinforcement Learning for Detecting False Data Injection Attacks in Vehicular Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11433v1
• Date: Thu, 12 Mar 2026 01:53:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.807535
• Title: Adversarial Reinforcement Learning for Detecting False Data Injection Attacks in Vehicular Routing
• Title（参考訳）: 垂直経路における偽データ注入攻撃検出のための逆強化学習
• Authors: Taha Eghtesad, Yevgeniy Vorobeychik, Aron Laszka,
• Abstract要約: 現代の輸送ネットワークでは、敵は偽データインジェクション攻撃を使用してルーティングアルゴリズムを操作することができる。 我々は,このような摂動を注入するアタッカーと,異常を検出するディフェンダーとの間に,戦略的にゼロサムゲームを定式化する。 このゲームのナッシュ均衡を計算するために,マルチエージェント強化学習に基づく計算手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.815304490490522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In modern transportation networks, adversaries can manipulate routing algorithms using false data injection attacks, such as simulating heavy traffic with multiple devices running crowdsourced navigation applications, to mislead vehicles toward suboptimal routes and increase congestion. To address these threats, we formulate a strategically zero-sum game between an attacker, who injects such perturbations, and a defender, who detects anomalies based on the observed travel times of network edges. We propose a computational method based on multi-agent reinforcement learning to compute a Nash equilibrium of this game, providing an optimal detection strategy, which ensures that total travel time remains within a worst-case bound, even in the presence of an attack. We present an extensive experimental evaluation that demonstrates the robustness and practical benefits of our approach, providing a powerful framework to improve the resilience of transportation networks against false data injection. In particular, we show that our approach yields approximate equilibrium policies and significantly outperforms baselines for both the attacker and the defender.
• Abstract（参考訳）: 現代の輸送ネットワークでは、クラウドソースのナビゲーションアプリケーションを実行する複数のデバイスで大量のトラフィックをシミュレートするなど、偽のデータ注入攻撃を使用してルーティングアルゴリズムを操作でき、車両を最適なルートへ誘導し、混雑を増加させることができる。 これらの脅威に対処するため、攻撃者がそのような摂動を注入する戦略的なゼロサムゲームと、ネットワークエッジの観測走行時間に基づいて異常を検出するディフェンダーとを定式化する。 本稿では,このゲームのナッシュ均衡を計算するためのマルチエージェント強化学習に基づく計算手法を提案する。 本研究では,提案手法の堅牢性と実用性を実証し,虚偽データ注入に対する輸送ネットワークのレジリエンスを向上させるための強力な枠組みを提供する。 特に,本手法は近似平衡ポリシを導出し,攻撃者および防御者双方のベースラインを大幅に上回ることを示す。

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