Qingqing Ye

収録論文 2本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• バックドアが部分観測性と出会うとき：実世界強化学習への攻撃
  強化学習セキュリティ2026/1/1

  実世界の強化学習ではLiDARやオドメトリなど制御不能な補助状態が混在するため、条件付き拡散で確率的トリガー分布を学習し、視覚パッチによるバックドア攻撃を安定して発動させる手法を提案した。

• SEBA: 視覚強化学習に対するサンプル効率の良いブラックボックス攻撃
  敵対的攻撃2025/11/12

  視覚強化学習エージェントを騙すための、環境クエリを抑えたブラックボックス敵対的攻撃フレームワークSEBAを提案。シャドウQモデル、GAN、ワールドモデルを組み合わせ、MuJoCoとAtariで有効性を示した。