研究了强化学习在面对敌对攻击 (即使状态的扰动) 时的鲁棒性，并提出了一种基于 ATLA 框架的方法来增强 Agent 的鲁棒性，通过训练 online 的对抗学习可以达到最优敌对攻击框架与提前学习历史数据等手段，从而提高强化学习在实验中的表现。

Jan, 2021

通过提出状态对抗马尔可夫决策过程 (SA-MDP) 的理论框架和一种新的策略正则化方法，并在多个强白盒对抗攻击中测试，我们成功地提高了一系列深层强化学习算法在离散和连续动作控制问题上的鲁棒性。

Mar, 2020

本文提出了一种基于状态感知的近端悲观算法（SA-PP），通过利用学习策略与离线数据集之间的折扣静态状态分布比率，在状态级别上调节行为正则化的程度，以实现更合适的悲观学习，为此还提出了一种名为状态感知保守 Q-Learning（SA-CQL）的新算法，实验结果表明在标准离线学习基准测试中 SA-CQL 取得了最高平均收益。

Nov, 2022

提出了一种稳健性的敌对训练 (robust adversarial reinforcement learning, RARL) 方法，该方法将敌对训练与零和极小优化相结合，通过训练一个智能体，使其能够在真实系统上的杂乱因素和不确定性下操作，并在多种环境中进行了验证。

Mar, 2017

本文针对电网控制系统的弱点进行研究，发现现有的强化学习算法存在敏感性，容易受到恶意攻击，提出了一种基于对抗训练的解决方案，以增强算法的安全性和鲁棒性。

Oct, 2021

本研究基于对认证对抗鲁棒性研究的探讨，为深度强化学习算法提供在线认证鲁棒性的防御机制。该方法通过计算阈值来确定最佳的行动方案以应对各种可能存在的敌对行为和噪声干扰，从而有效提高了系统的鲁棒性。

Apr, 2020

本文调查了深度强化学习网络在训练时间和测试时间的对抗攻击中的鲁棒性，结果显示在非连续的训练时间攻击中，通过调整策略，Deep Q-Network (DQN) 代理能够恢复和适应对抗条件，相比较 ε- 贪婪和参数空间噪声探索方法，本文还对鲁棒性和抗干扰性进行了比较。

Dec, 2017

介绍了一种新的不确定性集合并基于此提出了一种名为 ARQ-Learning 的鲁棒强化学习方法，同时还提出一种能高效解决 ARQ-Learning 在大规模或连续状态空间下的问题的技术，最终将其应用于各种存在模型不确定性的强化学习应用中。

May, 2023

本研究旨在提出一种在充满噪音的环境中学习的鲁棒性强的强化学习框架以及利用替代奖励来训练优化策略，实验表明我们的方法在提高期望奖励、加速收敛等方面的效果优于现有基线算法。

Oct, 2018

本文提出了一种协作攻击方法 PA-AD，它通过将一个动态规划算法模型和一个强化学习模型进行合作，能够更加高效地找到最强的对策，实现在多个任务中求得强化学习代理的鲁棒性。

Jun, 2021