Automated Stealthy Wear-Out Attack on Digital Twins With Deep Reinforcement Learning

该论文研究数字孪生（DT）系统中的隐蔽性磨损攻击。数字孪生作为工业4.0的关键技术，通过实时监控、仿真和精准控制物理资产，实现了数据驱动决策和运营优化。然而，这种物理与虚拟域的无缝交互极大地扩展了攻击面。论文提出一种基于深度强化学习（DRL

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