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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于深度强化学习的自动驾驶系统后门攻击方法及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116389041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310068007.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度强化学习的自动驾驶系统后门攻击方法及相关装置是由刘家佳;于银菠;闫赛豪设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的自动驾驶系统后门攻击方法及相关装置在说明书摘要公布了：基于深度强化学习的自动驾驶系统后门攻击方法及相关装置，包括：根据攻击者能力和目标确定威胁模型；在威胁模型下，确定深度强化学习模型的状态空间、动作空间和奖励函数，同时设计后门攻击的恶意奖励函数；在恶意奖励函数的基础上，设计后门触发器，将其隐蔽到一系列连续的时空状态中；将恶意奖励函数以及后门触发器融入到深度强化学习模型的训练过程中，配置训练参数，训练并部署带有后门的深度强化学习模型。本发明利用车辆驾驶的时间和空间特征对深度强化学习进行后门攻击，具有更高的攻击成功率，且在触发器不存在的情况下，能够更低限度地影响自动驾驶系统的表现。

本发明授权基于深度强化学习的自动驾驶系统后门攻击方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的自动驾驶系统后门攻击方法，其特征在于，包括： 根据攻击者能力和目标确定威胁模型； 在威胁模型下，确定深度强化学习模型的状态空间、动作空间和奖励函数，同时设计后门攻击的恶意奖励函数； 在恶意奖励函数的基础上，设计后门触发器，将其隐蔽到一系列连续的时空状态中； 将恶意奖励函数以及后门触发器融入到深度强化学习模型的训练过程中，配置训练参数，训练并部署带有后门的深度强化学习模型； 状态空间：车辆行驶特征用位置、速度和航向来表示；自动驾驶车辆附近有I-1个可观察到的人工驾驶车辆，将自动驾驶车辆和其它可观察到的人工驾驶车辆的特征描述如下： 对于自动驾驶车辆，即i＝0，xi和yi分别是在道路中的纵向和横向位置；和分别是的纵向和横向速度；cosψi和sinψi分别是航向ψi的余弦和正弦；对于其它人工驾驶车辆，即i0，位置变量xi和yi，速度变量和与自动驾驶车辆有关，二元变量p表示在自动驾驶车辆附近是否可观察到； 动作空间：构建动作空间，包括左转、巡航、右转、加速和减速，动作被转换为相应的转向和油门控制信号，以由低级的车辆控制器操纵自动驾驶车辆； 奖励：奖励函数用于优化深度强化学习策略，由以下三部分组成： 碰撞指标rc：如果自动驾驶车辆发生碰撞，rc为-1，否则rc为0； 稳定速度指标rs：rs用于奖励在速度限制[vmin,vmax]内较快的速度vt： 车头时距指标rh：将自动驾驶汽车的车头时距评估指标定义为： 其中，dh为车头距离；th是时间进展阈值，当dh大于thvt时，自动驾驶车辆将获得奖励，否则将受到惩罚； 给定这些评估指标，然后将它们组合为一个单一目标奖励函数，用于在时间步t训练深度强化学习策略： rt＝wcrc+wsrs+whrh4 其中，wc，ws和wh是正加权标量； 后门恶意奖励ra来代替原始奖励，其能够引导训练出带有后门神经元的深度强化学习模型，它由两部分组成： 碰撞指标如果自动驾驶车辆发生碰撞，则否则 车头距离指标用于奖励自动驾驶车辆与其前面车辆之间的较小距离，其中将dmax设置为60m： 通过使用两个正加权标量和后门恶意奖励设计如下：

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