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软件定义网络中的对抗深度强化学习在网络安全中的应用

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内容提要

本文介绍了针对强化学习的对抗攻击，提高了深度强化学习算法对参数不确定性的鲁棒性。作者展示了简单的攻击可以降低算法性能，并使用梯度信息改进了攻击方法，进一步降低性能。这些攻击方法用于训练中，提高了RL控制框架的鲁棒性。作者在多个RL基准测试环境中展示了对抗训练可以显著提高DRL算法对参数变化的鲁棒性。

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标签

RL控制框架 参数不确定性 对抗攻击 强化学习 深度强化学习 网络安全 鲁棒性
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