状态感知扰动优化器

攻击更隐蔽更精准

通过选择性状态扰动与信息论优化，该优化器能以更高成功率诱导智能体进入脆弱状态，最大化回报损失。

Zongyuan, Zhang · Duan, Tianyang · Lin, Zheng · Huang, Dong · Fang, Zihan · Sun, Zekai · 熊玲 · 梁宏斌 · Cui, Heming · 崔勇

IEEE Transactions on Mobile Computing 2025

技术优势

攻击更隐蔽

采用软掩码状态定向机制减少冗余扰动，扰动更稀疏，降低被检测风险。

诱导脆弱状态

信息论目标最大化扰动、状态与动作间的互信息，使状态访问更分散，引导智能体进入易受攻击状态。

应用场景

• 机器人控制鲁棒性测试：用更真实的对抗攻击评估机器人控制策略的鲁棒性。
• 人机交互安全评估：测试机器人在扰动下的安全性，预防交互风险。
• 群体机器人协同鲁棒性：检验多机器人协同策略在对抗扰动下的稳定性。
• 具身智能控制策略：为具身智能控制策略提供对抗鲁棒性基准。