该论文研究了对多臂赌博算法进行的对抗攻击，以操纵奖励信号以控制算法选择的行动，并提出了针对常见的两种多臂赌博算法 epsilon-greedy 和 UCB 的攻击方案。这种攻击是在不知道平均奖励的情况下进行的，并且攻击者所需的努力是对问题特定参数取对数，这个参数随着赌博问题变得越来越容易攻击而变小。结果表明，攻击者可以轻松地劫持多臂赌博算法的行为，以推广或阻止某些行动。由于多臂赌博算法在实践中的使用越来越广泛，因此我们的研究揭示了一个重大的安全威胁。

Oct, 2018

在支持多精度的贝叶斯优化中，MF-GP-UCB 方法可显着提高性能并降低遗憾值

Mar, 2016

本文提出了两种基于高斯过程（GP）方法的算法：一种乐观的 EC-GP-UCB 算法，另一种是一种消除型算法 Phased GP Uncertainty Sampling。本文给出了算法的上界，其依赖于时间长度和核心参数，证明了我们的算法在不知道错误情况下实现了对 ε 的最优依赖性，并证明了 EC-GP-UCB 可以与后悔边界平衡策略相结合。

Nov, 2021

使用高斯过程方法提出一种基于随机噪声反馈的未知非凸函数的优化算法 Fast-Slow GP-UCB，在考虑对抗性干扰的情况下，通过两个实例间的随机选择、扩大置信区间和悲观乐观法，提出了稳健性和非稳健性的区分的理论分析。

Mar, 2020

研究黑盒设置中生成对抗性示例的问题，介绍了统一黑盒攻击的框架，并演示了现有技术在某种意义上的最优性，同时，通过引入梯度先验，提出了一种基于探险优化的算法来无缝集成梯度先验。

Jul, 2018

本文研究了一种直接利用未知函数 argmax 估计值的优化策略，并与 GP-UCB 和 GP-PI 策略建立了紧密联系。该方法的自动适应调整探索和利用的权衡，在机器人和视觉任务的广泛实证评估中表现出鲁棒性，通过性能 - 遗憾的界限说明了自适应调整的效果。

Oct, 2015

文章研究黑盒对抗攻击问题，提出了一种基于贝叶斯优化的高效查询算法，使用维度上采样技术优化了对深度学习模型的优化，并取得了比其他算法更优的效果。

Sep, 2019

本研究提出了一种先验引导贝叶斯优化算法，用于黑盒对抗攻击，通过在查询 - based 攻击中结合白盒模型的梯度来改进查询效率。实验证明，与当前黑盒攻击算法相比，该算法在减少查询次数和提高攻击成功率方面具有明显优势。

May, 2024

本文考虑带有 Bandit 反馈的序贝叶斯优化问题，采用了允许奖励函数随时间变化的公式。我们使用高斯过程对奖励函数进行建模，并介绍了高斯过程 UCB 算法的两个自然扩展。我们的主要贡献是这些算法的新颖遗憾界，提供了时间跨度和函数变化率之间权衡的明确刻画。我们在合成数据和实际数据上展示了算法的性能，并发现 TV-GP-UCB 的逐渐遗忘效果比 R-GP-UCB “尖锐重置” 更好，而且两种算法都显著优于传统的高斯过程 UCB 算法，因为它将陈旧数据和新数据视为平等。

Jan, 2016

本文基于高斯过程在贝叶斯框架下研究了最大化黑盒函数的问题，并提出了一种新的算法以及其简单和累计的概率界，并在此基础上针对上下文型的赌博机问题提出了算法推广方案。

Dec, 2017