反转自触发控制：用于稀疏拒绝服务攻击的对抗性强化学习

英文标题：Inverting Self-Triggered Control: Adversarial Reinforcement Learning for Sparse Denial-of-Service Attacks

该论文（arXiv:2609.12016v1）提出将自触发强化学习控制（RL-STC）的目标反转，用于研究稀疏拒绝服务攻击。原有 RL-STC 在运行时保障（RTA）覆盖机制下，学习能够维持李雅普诺夫递减稳定性的最稀疏控制调度。论文则让对抗性强化学习智能体学习最稀疏的干扰或阻断策略。该研究对控制系统安全、对抗性强化学习及针对稀疏攻击的鲁棒控制设计具有参考意义。

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