攻击arXiv 2610.06083
研究者提出面向深度强化学习的轨迹级可迁移黑盒对抗攻击
提出轨迹级可迁移对抗攻击,降低深度强化学习策略的期望回报
- arXiv
- 2610.06083
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DQN、Double DQN (DDQN)
- 技术梯度与表征优化
摘要轨迹级后退视界攻击在 CartPole 上比逐步 FGSM 类和 Sign 噪声更压低回报。
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击:受害参数不可访问时,在白盒代理上造扰动再迁移。
提出轨迹级可迁移对抗攻击,降低深度强化学习策略的期望回报
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击:受害参数不可访问时,在白盒代理上造扰动再迁移。
提出 PaperGuard,用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
提出 CRCP 框架,优化分块与重排下的 RAG 语料投毒
CRCP 研究的是带分块和重排的 RAG 语料投毒,而不是只提高文档级检索分数。
提出 SWhisper,用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示