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深度强化学习的攻防与安全性分析综述
文献摘要：
深度强化学习是人工智能领域新兴技术之一,它将深度学习强大的特征提取能力与强化学习的决策能力相结合,实现从感知输入到决策输出的端到端框架,具有较强的学习能力且应用广泛.然而,已有研究表明深度强化学习存在安全漏洞,容易受到对抗样本攻击.为提高深度强化学习的鲁棒性、实现系统的安全应用,本文针对已有的研究工作,较全面地综述了深度强化学习方法、对抗攻击、防御方法与安全性分析,并总结深度强化学习安全领域存在的开放问题以及未来发展的趋势,旨在为从事相关安全研究与工程应用提供基础.
文献关键词：
深度强化学习;对抗攻击;防御;策略攻击;安全性
中图分类号：
作者姓名：
陈晋音;章燕;王雪柯;蔡鸿斌;王珏;纪守领
作者机构：
浙江工业大学信息工程学院 杭州310023;浙江工业大学网络安全研究院 杭州310023;华东师范大学软件工程学院 上海200062;浙江大学计算机科学与技术学院 杭州310058
文献出处：
引用格式：
[1]陈晋音;章燕;王雪柯;蔡鸿斌;王珏;纪守领-.深度强化学习的攻防与安全性分析综述)[J].自动化学报,2022(01):21-39
A类：
策略攻击
B类：
深度强化学习,攻防,安全性分析,人工智能领域,特征提取能力,决策能力,端到端,安全漏洞,对抗样本攻击,高深,安全应用,强化学习方法,对抗攻击,防御方法,结深,安全领域,事相,安全研究
AB值：
0.28589
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