【摘 要】
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针对基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的激光导航系统的安全性进行研究,首次提出了对抗地图的概念,并在此基础上提出了一种物理对抗攻击方法.该方法使用对抗样本生成算法计算激光测距传感器上的对抗扰动,然后修改原始地图实现这些扰动,得到对抗地图.对抗地图可以在某个特定区域诱导智能体偏离最优路径,最终使机器人导航失败.在物理仿真实验中,对比了智能体在多个原始地图和对抗地图的导航结果,证明了对抗地图攻击方法的有效性,指出了目前DRL技术应用在导航系统上存在的安全隐患.
【机 构】
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中国航天科工集团第二研究院706所 北京100854
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针对基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的激光导航系统的安全性进行研究,首次提出了对抗地图的概念,并在此基础上提出了一种物理对抗攻击方法.该方法使用对抗样本生成算法计算激光测距传感器上的对抗扰动,然后修改原始地图实现这些扰动,得到对抗地图.对抗地图可以在某个特定区域诱导智能体偏离最优路径,最终使机器人导航失败.在物理仿真实验中,对比了智能体在多个原始地图和对抗地图的导航结果,证明了对抗地图攻击方法的有效性,指出了目前DRL技术应用在导航系统上存在的安全隐患.
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