面向 DRL 入侵检测的可解释通用对抗扰动
原文标题：Probabilistic Robustness-driven Universal Adversarial Perturbations with Explainability against Deep Reinforcement Learning-based Intrusion Detection System
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论文针对基于深度强化学习的入侵检测系统，提出首个将概率鲁棒性（PR）显式目标引入通用对抗扰动（UAP）生成的方法。在此基础上提出 PX-UAP，利用可解释 AI 在现实约束下引导扰动塑形，并给出理论分析。实验显示 PX-UAP 在攻击有效性上持续优于现有 UAP 方法。
- 问题
- 基于深度强化学习的入侵检测系统易受通用对抗扰动攻击，现有UAP生成未考虑概率鲁棒性。
- 方法
- 首次把概率鲁棒性作为显式目标引入UAP生成，提出PX-UAP，用可解释AI在现实约束下引导扰动塑形并给出理论分析。
- 结果
- PX-UAP在攻击有效性上持续优于现有UAP方法
- 影响
- 为DRL入侵检测的红队评估提供更强攻击基线，推动防御方按最坏情况加固。
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