論文の概要: BARD-MARL: Byzantine-Agent Detection for Learned Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20701v1
• Date: Mon, 15 Jun 2026 13:52:25 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-06-23 11:35:23.655606
• Title: BARD-MARL: Byzantine-Agent Detection for Learned Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: BARD-MARL:マルチエージェント強化学習における学習コミュニケーションのためのビザンチンエージェント検出
• Authors: Almond Kiruthu Murimi,
• Abstract要約: 本稿では,適応信号制御における学習通信MARLのビザンチンエージェント検出について検討する。 本稿では,BayesG上の診断層であるBARD-MARLを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Learned communication improves coordination in cooperative multi-agent reinforcement learning, but it also creates a trust problem: a trained policy may route information through agents that have become faulty or adversarial. This paper studies Byzantine-agent detection for learned-communication MARL in adaptive traffic signal control. We propose BARD-MARL, a post-hoc diagnostic layer on top of BayesG, which is used as an attributed communication substrate rather than as a contribution of this paper. BARD-MARL combines two agent-level evidence streams: policy-graph features extracted from state-action trajectories and Bayesian trust statistics computed from BayesG latent mask probabilities. Across fixed-action, observation-flip, random-noise, and coordinated attacks in SUMO traffic grids, the results show that these signals are complementary rather than universally dominant. On a 25-agent grid, BARD-MARL reaches 0.843 AUC-ROC under a 10% observation-flip attack, while policy-graph-only detection reaches 0.917 AUC-ROC under a 10% coordinated attack. On a 100-agent grid, the unified BARD-MARL variant reaches 0.982 AUC-ROC for both 10% fixed-action and 10% coordinated attacks. The study shows that learned communication policies expose useful diagnostic evidence, but credible resilience claims require attack-specific ablations and explicit separation between coordination, detection, and mitigation.
• Abstract（参考訳）: 学習されたコミュニケーションは、協調的マルチエージェント強化学習における協調性を改善するが、信頼の問題も生み出す。 本稿では,適応信号制御における学習通信MARLのビザンチンエージェント検出について検討する。 本稿では,ベイズG上のポストホック診断層であるBARD-MARLを提案する。 BARD-MARLは2つのエージェントレベルのエビデンスストリームを組み合わせる。 SUMOトラヒックグリッドにおける固定動作, 観測フリップ, ランダムノイズ, コーディネート攻撃の全体にわたって, これらの信号は普遍的に支配的ではなく相補的であることを示す。 25エージェントグリッドでは、BARD-MARLは10%の観測フリップ攻撃で0.843 AUC-ROC、ポリシグラフのみ検出は10%の協調攻撃で0.917 AUC-ROCに達する。 100エージェントグリッドでは、統合されたBARD-MARLは10%の固定アクションと10%の協調攻撃に対して0.982 AUC-ROCに達する。 この研究は、学習されたコミュニケーションポリシーが有用な診断証拠を公開していることを示しているが、信頼できるレジリエンスの主張には、攻撃固有の改善と、協調、検出、緩和の明確な分離が必要である。

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