UBA-ORL：针对离线强化学习的遗忘激活后门攻击
UBA-ORL: Unlearning-Activated Backdoor Attacks on Offline Reinforcement Learning
AI 导读
研究者提出 UBA-ORL，一种针对离线强化学习的遗忘激活后门攻击：攻击在正常训练后被大幅抑制，却在合规驱动的数据删除（遗忘）请求后显现。该方法采用双样本机制，同时注入后门轨迹（BD）与伪装轨迹（CM），两者共享同一触发模式，但 CM 保留良性动作并配以同样高的奖励。训练时 BD 与 CM 提供相互竞争的监督信号，当对 CM 子集发起合法删除请求后，残留的 BD 信号重新占据主导，按需重新激活后门。实验显示 UBA-ORL 在评测的离线 RL 配置下实现可控激活，无触发回报的变化因配置而异，暴露出合规驱动离线 RL 平台此前被忽视的安全风险。作者呼吁社区为合规遗忘服务开发遗忘前与遗忘后的联合审计机制。