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具身智能的对抗攻击与鲁棒性防御研究.docx
资料介绍
具身智能的对抗攻击与鲁棒性防御研究
摘要：对抗攻击是具身智能系统面临的最严峻安全威胁之一。本文系统分析了具身智能系统中感知层、决策层和执行层面面临的对抗攻击类型，深入探讨了针对视觉-语言-动作（VLA）模型的多模态对抗攻击、物理世界对抗样本生成以及主动防御框架等前沿方向。研究表明，具身智能的对抗攻击呈现"跨层级联"特征——一次感知偏差可能通过决策链放大为物理世界的危险动作，传统被动防御方法在未知攻击面前效果显著下降，主动防御正成为新的研究范式。
关键词：对抗攻击；鲁棒性防御；VLA模型；多模态攻击；主动防御
1 引言
当具身智能系统进入真实物理世界，一次感知偏差、一次规划错误、一次越狱攻击，都可能最终演化为真实世界中的危险动作。与纯数字AI不同，具身智能的对抗攻击后果具有"不可逆性"——错误的动作可能直接导致人身伤害或财产损失。
2026年，具身智能安全研究取得多项重要进展。太原理工大学团队在WWW 2026上发表了针对VLA模型的多模态对抗攻击框架，首次系统性揭示了VLA模型在供应链安全方面的风险。清华朱军团队在TPAMI 2025上提出了强化学习驱动的主动防御框架REIN-EAD，让智能体学会"看第二眼"以提升对抗鲁棒性。复旦大学等13家机构联合发布了具身智能安全综述，提出必须"端到端"地审视整个具身pipeline的安全问题。
2 具身智能的攻击面
2.1 感知层攻击
感知层是具身智能系统最易受攻击的环节。攻击者可以通过物理对抗样本（如对抗贴片、三维对抗物体）操纵深度神经网络的预测结果。
摄像头系统面临的主要威胁包括：对抗样本攻击——在目标物体上添加精心设计的扰动，导致目标检测或识别系统失效；物理遮挡——通过贴纸、涂料或物理障碍物遮挡关键视觉信息；光照攻击——利用强光干扰摄像头正常工作。
LiDAR系统面临的主要威胁包括：激光干扰——使用外部激光源干扰LiDAR接收器；欺骗攻击——通过反射板或特殊材料制造虚假点云；幻影攻击——创建不存在的障碍物或隐藏真实障碍物。
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