最优序贯攻击协同设计方案的启发式学习
最优化与控制
2023-11-20 v2
摘要
本文考虑一种新颖的最优序贯(sequential)攻击协同设计问题,其攻击策略随时间序列变化,且序贯攻击选择策略与序贯攻击信号被同时设计。不同于现有分别关注攻击子集或攻击信号的攻击设计工作,由于序贯攻击选择策略与序贯攻击信号之间深度耦合的关系,攻击策略的联合设计带来了巨大挑战。本稿中,我们将序贯协同设计问题分解为两个等价子问题。具体而言,我们首先推导最优攻击信号与序贯攻击选择策略之间的解析闭式表达式。进而,通过离散时间Lyapunov分析证明了所注入最优攻击信号中关键参数的有限时间逆收敛性,这使得攻击信号的高效离线设计成为可能并节省计算资源。最后,我们利用其关系设计了一种基于启发式两阶段学习的联合攻击算法(HTL-JA),与基于单阶段近端策略优化(PPO)的算法相比,其能加速攻击目标的实现。我们进行了大量仿真以展示所注入最优序贯攻击的有效性。
引用
@article{arxiv.2311.09933,
title = {Heuristic Learning for Co-Design Scheme of Optimal Sequential Attack},
author = {Xiaoyu Luo and Haoxuan Pan and Chongrong Fang and Chengcheng Zhao and Peng Cheng and Jianping He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.09933},
year = {2023}
}