Attaques de boîte grise : Menaces pour l'apprentissage par renforcement profond dans le trading

L'Apprentissage par renforcement profond (Deep RL) est devenu un outil super utile dans plein de domaines, comme les jeux, les voitures autonomes et les chatbots. Récemment, l'une des applications intéressantes de cette technologie a été le trading automatisé d'actions. Cependant, comme tout système automatisé, les agents de trading peuvent être manipulés par des concurrents. Donc, il faut étudier comment ces agents peuvent résister à ces attaques pour assurer leur efficacité dans le trading réel.

En général, les chercheurs utilisent une méthode appelée attaque "white-box" pour analyser la force des agents d'apprentissage par renforcement. Ça veut dire qu'ils ont un accès complet aux rouages internes de l'agent. Mais dans les scénarios de trading réels, les agents de trading sont souvent protégés par des systèmes sécurisés, rendant ces méthodes impratiques. Cette recherche se concentre sur une approche différente appelée "gray-box". Dans cette méthode, un adversaire, ou concurrent, opère dans le même marché sans avoir besoin d'accéder directement aux détails internes de l'Agent de trading.

#Concept d'Attaques Gray-Box

Une attaque gray-box implique qu'un adversaire utilise uniquement les informations visibles dans un environnement de trading, comme les prix du marché et les décisions de trading prises par l'agent. L'étude montre qu'il est possible pour un adversaire d'influencer la prise de décision d'un agent de trading basé sur Deep RL juste en participant au même marché.

Dans cette approche, l'adversaire utilise un réseau de neurones profond hybride comme stratégie. Ce type de réseau inclut des couches avancées qui traitent les informations efficacement. Grâce à des simulations, on a découvert que cet adversaire peut réduire considérablement les récompenses de l'agent de trading, ce qui impacte ses Profits.

#Importance d'Étudier la Robustesse des Agents de Trading

Comprendre comment les agents de trading réagissent aux actions adversariales est crucial. Un adversaire peut agir comme un trader et potentiellement manipuler le marché contre un concurrent spécifique. Reconnaître les vulnérabilités des agents de trading est la première étape pour les rendre plus résilients.

Le cadre gray-box proposé vise à générer des influences adversariales similaires à celles observées dans des conditions réelles de marché boursier. Étant donné que les détails de l'agent de trading, comme le code source et la stratégie, restent cachés de l'adversaire, il faut trouver des moyens d'affecter l'agent uniquement en se basant sur ce qui est observable sur le marché.

#Apprentissage par Renforcement Profond dans le Trading

Dans le trading, le problème peut être formulé comme un processus de décision de Markov (MDP). L'objectif de l'agent de trading est de maximiser les profits pendant les sessions de trading. Les composants de ce problème incluent :

• État : Ça inclut des détails comme la liquidité restante de l'agent, les actions possédées, les prix des actions actuels et divers indicateurs qui aident à la prise de décision.
• Action : Les choix que l'agent peut faire, comme acheter, vendre ou garder des actions.
• Récompense : Une mesure du succès de l'agent à atteindre ses objectifs en fonction de ses décisions.
• Politique : Un réseau de neurones profond qui aide l'agent à décider de la meilleure action en fonction de l'état actuel.

Il existe plusieurs algorithmes populaires pour les applications de Deep RL dans le trading. Ceux-ci tombent généralement dans différentes catégories, comme les méthodes acteur-critique, qui impliquent l'utilisation de deux réseaux pour apprendre simultanément. Un réseau prédit la meilleure action, tandis que l'autre estime les récompenses attendues.

#La Vulnérabilité des Agents de Trading

Malgré les avancées dans ces algorithmes, les agents de trading peuvent encore être influencés par des actions adversariales. Des études passées ont montré que les agents Deep RL sont vulnérables à des exemples adversariaux, ce qui peut entraîner des décisions incorrectes. Beaucoup de ces études antérieures sur la robustesse des agents impliquaient des situations où l'attaquant avait un accès direct aux entrées ou aux rouages internes de l'agent.

Cependant, dans les scénarios de trading réels, ce niveau d'accès est pratiquement impossible. Au lieu de cela, il est possible de développer une méthode où l'adversaire interagit avec l'environnement de trading, un peu comme un autre joueur. L'objectif est d'utiliser ces interactions pour influencer les décisions de l'agent de trading sans manipulation directe.

#Mise en Œuvre de l'Approche Adversaire

Le but ici est de créer une approche adversariale qui affecte les agents de trading Deep RL dans un environnement qui imite les conditions réelles de trading. L'adversaire n'a pas accès aux détails internes de l'agent de trading victime mais peut observer l'environnement de trading et la prise de décision publique de l'agent.

Une simulation de marché de trading appelée ABIDES est utilisée pour tester ce cadre. Cette simulation permet un environnement dynamique où différents agents peuvent trader, un peu comme dans un vrai marché boursier. Pendant les expériences, l'agent adversaire a été conçu pour faire des trades basés sur des informations observables.

Cela veut dire qu'il doit développer des stratégies qui peuvent impacter le processus de prise de décision des agents de trading. Le succès de cette politique adversariale peut être évalué à l'aide de plusieurs questions de recherche.

#Questions de Recherche

1. Efficacité de l'Adversaire : À quel point l'adversaire proposé peut-il impacter les décisions des agents de trading ?
2. Impact sur les Profits : Dans quelle mesure l'adversaire peut-il changer les profits des agents de trading ?
3. Coût de l'Attaque : Comment l'adversaire peut-il manipuler l'agent de trading sans encourir de coûts excessifs ?

#Évaluation Expérimentale

L'approche proposée passe par plusieurs évaluations utilisant différents agents de trading. Ceux-ci incluent un agent de base, un agent en ensemble, et un agent industriel. Chaque agent fonctionne différemment, avec l'objectif d'évaluer comment bien l'adversaire peut influencer leurs décisions et leurs profits.

Le premier aspect à explorer est l'efficacité de l'agent adversaire à altérer les décisions de l'agent de trading. Cela implique de comparer directement les sorties de l'agent de trading avant et après la présence de l'adversaire. L'évaluation se concentre sur si l'adversaire peut changer le processus de prise de décision, s'assurant que l'agent de trading commence à faire des trades moins rentables.

Ensuite, l'évaluation regarde l'impact sur les profits. Ici, les retours de l'agent de trading sont examinés pendant les sessions de trading avec et sans l'adversaire. Cela donne un aperçu du succès de l'adversaire à contraindre l'agent de trading à faire des choix moins bénéfiques avec le temps.

Enfin, la recherche examine l'utilisation des ressources de l'adversaire. Une manipulation réussie ne repose pas seulement sur l'efficacité mais aussi sur le coût engagé pendant le trading. L'objectif est que l'adversaire impose des pertes de profit à l'agent de trading tout en maintenant un coût raisonnable pour ses propres opérations.

#Résultats et Conclusions

Les résultats de ces expériences indiquent que la méthode adversariale proposée peut perturber considérablement les fonctions normales des agents de trading.

• Impact Adversarial sur la Prise de Décision : Les agents de trading ont montré une baisse notable de leurs récompenses moyennes sous l'influence de l'adversaire. Ça suggère que l'adversaire a réussi à forcer les agents de trading à faire des trades incorrects.

• Réduction des Profits : Les expériences ont révélé que l'adversaire pouvait effectivement diminuer les retours des agents de trading. Le montant de la perte de profit variait selon l'agent de trading attaqué, mais dans l'ensemble, les actions adversariales ont entraîné des impacts financiers significatifs.

• Gestion des Ressources : Bien que l'adversaire ait pu causer d'importantes pertes aux agents de trading, il a réussi cela en utilisant moins de ses propres ressources que ce que les victimes ont perdu.

#Implications pour les Systèmes de Trading

Les conclusions de cette recherche ont des implications importantes pour le développement de systèmes de trading. À mesure que la technologie de trading devient plus avancée, les méthodes des concurrents cherchant à exploiter les faiblesses le deviennent aussi. Comprendre comment les actions adversariales peuvent impacter les agents de trading automatisés est essentiel pour créer des systèmes plus robustes et fiables.

Les travaux futurs pourraient se concentrer sur l'utilisation des idées de cette recherche pour développer des méthodes défensives contre les Adversaires. Une autre voie d'exploration pourrait impliquer de former des agents à détecter et alerter les systèmes de trading sur des menaces potentielles en temps réel.

En conclusion, cette étude contribue à une meilleure compréhension des interactions entre les agents de trading et les adversaires dans un environnement de trading simulé. En examinant ces dynamiques, il devient possible d'améliorer la résilience des systèmes de trading automatisés, assurant qu'ils puissent fonctionner efficacement dans des environnements de plus en plus compétitifs.