简介： 本发明公开了一种面向深度强化学习模型对抗攻击的防御方法及应用，包括：利用视觉预测模型对输入的前一时刻环境状态进行预测输出预测当前环境状态，并获得预测当前环境状态在深度强化学习策略下的下一帧预测环境状态值；获取深度强化学习模型输出的实际当前环境状态，并获得实际当前环境状态在深度强化学习策略下添加扰动的环境状态值；利用判别模型对预测环境状态值和添加扰动的环境状态值进行判别，根据判别结果获得深度强化学习模型是否被攻击；在深度强化学习模型被攻击时，提取实际当前环境状态，利用两个防御模型对实际当前环境状态进行防御；深度强化学习模型利用防御后的实际当前环境状态进行学习预测输出。