研究：仅凭观测或零访问可攻击协作多智能体强化学习

Amine Andam、Jamal Bentahar 与 Mustapha Hedabou 提交的论文研究受限黑盒攻击对协作多智能体强化学习（MARL）智能体的影响，提出两种攻击设定：攻击者仅能访问智能体观测，或完全无访问权限。 研究称，攻击者通过生成扰动使受害智能体对环境感知错位、无法协作；在22个环境上的实验显示，该类攻击兼具有效性与样本效率。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。