威斯康星大学麦迪逊分校的研究团队发现，可以通过强化学习对模型实施有效的黑盒逃避攻击，这展示了使用强化学习攻击机器学习模型的强大新媒介。
研究团队提出了一种基于强化学习的攻击方法，通过将对抗样本生成过程建模成马尔可夫决策过程，使得攻击策略能够随着时间的推移变得越来越高效和有效。
实验结果显示，强化学习攻击方法在生成对抗样本方面比传统方法更有效，能够生成更多的对抗样本，减少与受害者模型的交互量，并提高攻击的成功率。
威斯康星大学麦迪逊分校的研究团队发现，可以通过强化学习对模型实施有效的黑盒逃避攻击，这展示了使用强化学习攻击机器学习模型的强大新媒介。
研究团队提出了一种基于强化学习的攻击方法，通过将对抗样本生成过程建模成马尔可夫决策过程，使得攻击策略能够随着时间的推移变得越来越高效和有效。
实验结果显示，强化学习攻击方法在生成对抗样本方面比传统方法更有效，能够生成更多的对抗样本，减少与受害者模型的交互量，并提高攻击的成功率。
