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    訓練機器人發現游戲中的漏洞

    http://www.b2b.hc360.com 中國金屬加工網 信息來源:Author發布時間:2021年06月22日瀏覽:9616

                                                     訓練機器人發現游戲中的漏洞

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         如果你曾經玩過一款在線視頻游戲,那么你很可能是在和一個機器人競技——一個由人工智能驅動的程序,在游戲中代表人類角色。

         許多機器人都是通過深度強化學習(deep reinforcement learning)創建的,這是一種訓練算法,學習如何通過獎勵系統實現復雜的目標。但是,據賓夕法尼亞州立大學信息科學與技術學院的研究人員稱,使用經過深度強化學習訓練的游戲機器人,攻擊者可以利用欺騙手段輕松擊敗他們。

        為了解決這種風險,研究人員設計了一種算法來訓練一個對抗性機器人,它能夠自動發現并利用由強化學習算法驅動的主游戲機器人的弱點。他們的機器人隨后接受訓練,在屢獲殊榮的電腦游戲《星際爭霸2》中擊敗一個世界級的人工智能機器人。

        研究信息科學與技術的博士生郭文波說:“這是第一次在現實世界的電子游戲中證明其有效性的攻擊?!彪S著深度強化學習在一些流行游戲中的成功應用,比如Go中的AlphaGo和星際爭霸中的AlphaStar,越來越多的游戲開始使用深度強化學習來訓練游戲機器人?!?br style="white-space: normal; color: rgb(102, 102, 102); font-family: 宋體; font-size: 12px; text-indent: 2em; text-align: left;"/>
        他補充道,“我們的研究揭示了使用深度強化學習訓練的代理作為游戲機器人的安全威脅。開發人員將更仔細地學習如何采用游戲代理

        郭和他的研究團隊于8月在美國黑帽會議上展示了他們的算法,這是世界上最具技術性和相關性的信息安全事件系列的一部分。他們還公開發布了他們的代碼和各種敵對的人工智能機器人。

        賓州州立大學信息科學與技術助理教授邢新宇說:“通過使用我們的代碼,研究人員和白帽黑客可以訓練他們自己的對手代理人,掌握許多電子游戲的訓練方法?!?br style="white-space: normal; color: rgb(102, 102, 102); font-family: 宋體; font-size: 12px; text-indent: 2em; text-align: left;"/>
        郭總結道,“更重要的是,游戲開發者可以利用它發現游戲機器人的漏洞,并迅速采取行動修補這些漏洞?!?br style="white-space: normal; color: rgb(102, 102, 102); font-family: 宋體; font-size: 12px; text-indent: 2em; text-align: left;"/>
        除了邢,郭還與賓夕法尼亞州立大學(Penn State)信息學專業的博士生吳賢武(Xian Wu)和JD安全研究中心高級主任Jimmy Su合作開發了該算法。

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