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- 论文公开站arXiv
具身强化学习中用于私有轨迹重建的时间梯度反转
Temporal Gradient Inversion for Private Trajectory Reconstruction in Embodied Reinforcement Learning
摘要显示，分布式具身强化学习虽只在设备端保留原始传感器数据、仅上传策略梯度，但时序结构会放大隐私泄露。作者提出 TRACE，一种摊销式时序梯度反演攻击，利用相邻梯度间的跨时间相关性以及策略头梯度中动作的闭式恢复，自回归重建私有观测-动作轨迹。在留出的具身场景中，TRACE 达到 18.8 dB PSNR，动作恢复近乎完美，每帧重建耗时 3–4.5 毫秒。
意义：表明仅上传策略梯度并不足以保护具身智能体的轨迹隐私，联邦/分布式 RL 需引入序列感知的防御机制。