本論文では、深層強化学習（DRL）の応用が進む自動運転、インテリジェント製造、スマートヘルスケアなどの複雑な分野において、セキュリティとロバスト性を向上させる重要性を論じています。特に、敵対的攻撃に直面した場合、DRLは深刻な性能低下を招く可能性があるため、セキュリティが重要な場面での安定性確保が不可欠です。研究では、DRLの基本フレームワークを紹介し、複雑な環境における主なセキュリティ課題を分析。また、攻撃の分類フレームワークを提案し、DRLに対する攻撃手法を詳述しています。攻撃への効果的な対抗策として、様々なロバスト性向上戦略や防御技術を網羅的にまとめ、それぞれの方法の利点と欠点を議論します。最後に、今後の研究方向性として、一般化能力の向上、計算複雑性の削減、スケーラビリティと説明可能性を強化する必要性を強調し、研究者に貴重な参考資料を提供することを目的としています。