离线安全强化学习（Offline Safe RL）能够在没有在线交互的情况下学习策略，因此适用于机器人等安全关键系统。然而，其依赖静态数据集的特点使其容易遭受数据投毒攻击，攻击者注入恶意样本以破坏安全性并导致不安全策略行为。本文提出一种新的学习范式——安全反学习（Safe-RULE），作为防御框架，无需从头重新训练或访问原始训练环境即可消除投毒数据的影响。作者将反学习扩展至离线安全强化学习，在反学习过程中显式考虑任务性能和安全性约束。在多个安全强化学习基准任务上的实验表明，该方法能有效增强对数据投毒攻击的安全性能。核心贡献包括：定义了离线安全强化学习中的投毒防御问题；提出结合安全约束的反学习机制；实验验证了防御效果。适合关注AI安全、强化学习安全尤其是防御技术的研究人员阅读。