ASGARD：强化学习无人机动作空间攻击防御
原文标题：ASGARD: Action-Space Guard for UAV Resilience via Reinforcement Learning
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论文提出 ASGARD，一种两阶段教师-学生框架，使基于强化学习的无人机控制策略能抵御动作空间攻击——即策略输出动作后被篡改、执行器仍照常执行的情形。教师阶段利用攻击相关特权信息训练编码器与监控器，学生阶段仅凭物理状态历史在机载运行。实验显示 ASGARD 能完成任务并泛化到未见攻击与隐蔽攻击。
- 问题
- 强化学习无人机策略的动作在输出后被篡改，现有防御无法在运行时抵御。
- 方法
- 两阶段教师-学生框架：教师用攻击特权信息训练编码器与监控器，学生仅凭物理状态历史在机载运行并输出修正动作。
- 结果
- 能完成任务并泛化到未见攻击与隐蔽攻击，未给出量化结果。
- 影响
- 为无人机等安全敏感场景提供运行时动作层防御，不必重训策略即可部署。
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