可靠的分布式镜像学习技术，用于实现安全且私密的多智能体协同

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Trustworthy distributed mirror learning for secure and private multi-agent coordination

多智能体强化学习在物联网部署中需兼顾收敛、可验证性和隐私，现有方法难以同时满足。本文提出可信分布式镜像学习（TDML），通过分布式架构分解中心化计算，利用零知识证明保障通信可验证性，中间表示隔离原始数据以保护隐私，并证明TDML能收敛到纳什均衡且继承安全机制。实验表明TDML攻击鲁棒性提升76%，隐私重构误差低于10%，通信开销减少99%。

　　在现代技术迅猛发展的背景下，物联网（IoT）系统正变得越来越复杂、动态和分布式。在这样的环境中，智能代理需要实现高效且自主的协作。多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）作为一种新兴的技术，正在成为实现这一目标的重要手段。MARL使多个智能体能够在不依赖外部干预的情况下，通过自身的经验学习出最优的行为和交互策略。然而，尽管MARL在模拟环境中取得了显著成果，其在真实世界中的应用仍然面临诸多挑战，特别是隐私保护和对恶意攻击的防御能力。

当前的MARL研究存在一个根本性的三难困境：如何在保证收敛性、可验证性和隐私性这三个方面实现同步。传统的集中式方法虽然在理论上提供了较好的收敛保证，但往往缺乏有效的隐私保护机制，导致敏感信息的泄露。此外，集中式架构也容易受到恶意攻击的影响，例如数据篡改或策略注入。相比之下，分布式框架如联邦学习（Federated Learning, FL）虽然能够减少原始数据的暴露，但其依赖于相似的策略约束，可能导致策略效果不佳甚至策略崩溃。同时，加密技术如差分隐私（Differential Privacy, DP）虽然提供了隐私保护，但通常会通过噪声注入来干扰策略梯度的优化，从而影响整体性能。更为严重的是，这些方法缺乏对联合策略更新的验证机制，使得系统容易受到恶意策略注入的攻击，如后门攻击。

为了应对这些挑战，本文提出了一种名为“可信分布式镜像学习”（Trustworthy Distributed Mirror Learning, TDML）的新方法。TDML是首个在多智能体强化学习中同时实现收敛性、可验证性和隐私性保护的框架。其核心思想是将传统多智能体信任区域学习（Multi-Agent Trust Region Learning, MATRL）的集中式架构理论性地分解为智能体本地学习和智能体间通信两个部分。这种分解使得关键信息，如优势值，能够在不损害信任区域学习理论属性的前提下，得到独立的安全保护。具体而言，TDML引入了三种核心创新：（1）一种信息函数，用于统一分布式MATRL中的所有通信行为，并支持灵活地集成安全机制；（2）一种分割优势计算方法，通过中间表示来分离原始数据和全局优势，从而保护本地数据的隐私；（3）一种基于零知识证明（Zero-Knowledge Proof, ZKP）的安全机制，确保消息交换的可验证性，使得接收方能够在不访问私有数据的情况下验证消息的合法性。

TDML不仅解决了传统方法在隐私保护和可验证性方面的不足，还通过构建一个“镜像空间”来支持后续算法的开发。在这个镜像空间中，任何衍生算法，如TDPPO（Trustworthy Distributed Proximal Policy Optimization）或TDA2C（Trustworthy Distributed Advantage Actor-Critic），都能够自动继承TDML的理论保证。这种结构使得TDML能够支持异构策略，与联邦学习或价值分解方法所依赖的同构策略约束形成鲜明对比。

为了验证TDML的有效性，本文在多个主流的MARL基准测试中进行了实验。实验结果表明，TDML在收敛性、攻击防御能力和隐私保护方面均优于当前最先进的方法。特别是在对抗性攻击（如翻转符号攻击）方面，TDML的攻击抵御能力提高了高达76%。同时，TDML在隐私重建错误方面也表现出色，达到了90%以上的水平。此外，与同态加密（Homomorphic Encryption）相比，TDML的通信开销降低了高达99%。这些结果不仅验证了TDML在理论上的优越性，也证明了其在实际应用中的可行性。

TDML的应用场景广泛，尤其在物流仓库管理中具有重要意义。物流仓库管理是全球供应链智能化升级的核心环节，直接影响商业的效率和成本。在这一背景下，自动化订单拣选任务是提升仓库吞吐量的关键瓶颈。这种任务可以建模为一种“终身多智能体路径规划”（Lifelong Multi-Agent Path Finding, Lifelong MAPF）问题。它涉及在网格地图上持续规划碰撞避免路径，利用已知的布局和状态信息，以实现高效的货物搬运。在这样的任务中，TDML能够确保智能体之间的协作不会受到隐私泄露或恶意攻击的影响，从而提高整体系统的稳定性和安全性。

TDML的提出不仅为多智能体强化学习提供了一个新的研究方向，也为物联网系统的实际部署提供了一个可行的解决方案。通过将传统集中式架构转换为分布式架构，TDML能够在不牺牲理论属性的前提下，实现更高的隐私保护和更强的攻击防御能力。此外，TDML的灵活性使其能够适应不同的安全需求和策略约束，为未来的智能体协作和系统安全提供了一个坚实的基础。

在实验过程中，本文遵循了标准的科学方法流程，包括实验设计、执行、分析和报告。首先，比较了两种TDML实现（TDPPO和TDA2C）与主流方法在多个MARL基准测试中的整体性能。然后，通过消融实验分析了各个组件对整体性能的影响。实验结果表明，TDML在多个方面均表现出色，特别是在攻击防御和隐私保护方面，其性能显著优于现有方法。同时，TDML在降低通信开销方面也表现出色，使得其在实际部署中更加高效和经济。

此外，本文还在一个真实的仓库机器人训练服务中部署了TDPPO，以进一步验证其在实际场景中的应用效果。实验结果显示，TDPPO在该场景中表现出较高的效率和对对抗性攻击的强防御能力。这表明TDML不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也具备广泛的适用性和可靠性。

总的来说，TDML为多智能体强化学习提供了一个全新的解决方案，解决了传统方法在隐私保护、可验证性和收敛性方面的不足。通过将集中式架构分解为分布式架构，TDML能够在不损害理论属性的前提下，实现更高的隐私保护和更强的攻击防御能力。同时，TDML的灵活性使其能够适应不同的安全需求和策略约束，为未来的智能体协作和系统安全提供了一个坚实的基础。