天使还是恶魔：探究可塑性干预对深度强化学习后门威胁的影响
Angel or Demon: Investigating the Plasticity Interventions' Impact on Backdoor Threats in Deep Reinforcement Learning
AI 导读
作者对 14,664 个案例进行实证研究，发现现代深度强化学习智能体中的可塑性干预大多能缓解后门威胁，只有 SAM 会加剧后门威胁。病理分析将加剧归因于后门梯度放大，将缓解归因于激活通路破坏和表征空间压缩。作者由此提出 SCC 概念框架用于稳健后门注入，并把损失景观锐度异常作为 DRL 后门检测的关键指标。