看学术

DRL 交通信号控制的最小信息黑盒虚假报告攻击

研究表明，对基于深度强化学习（DRL）的交通信号控制器，一个无法访问模型、仅能观测自身进口道的黑盒攻击者，通过训练模仿代理模型并构造有界虚假 V2I 报告，即可显著增加其他进口道的平均等待时间，而自身等待时间几乎不变，将额外延误外部化给其他方向。