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VLA模型的安全风险与供应链安全保护.docx

更新时间：2026-09-05 11:43:21 大小：39K 上传用户：烟雨查看TA发布的资源 标签：VLA模型供应链安全后门攻击模型水印安全对齐 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

VLA模型的安全风险与供应链安全保护

摘要：视觉-语言-动作（VLA）模型是具身智能的核心技术路线，但其供应链安全风险日益凸显。本文系统分析了VLA模型在训练数据、模型架构、部署环境等环节面临的安全威胁，包括数据投毒、后门攻击、模型窃取、提示注入等攻击类型，深入探讨了模型水印、输入净化、安全对齐等防御技术。研究表明，VLA模型的供应链安全保护需要贯穿"数据采集—模型训练—部署运行"的全生命周期，构建从开发到运维的端到端安全保障体系。

关键词：VLA模型；供应链安全；后门攻击；模型水印；安全对齐

1 引言

VLA（视觉-语言-动作）模型正成为具身智能的主流技术路线。Google DeepMind的RT-2、Gemini Robotics，以及国内智元、越疆等企业的VLA模型，都在推动机器人从"预设程序执行"迈向"智能自主决策"。然而，VLA模型的安全风险也随之而来。

2026年，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。华东师范大学殷赵霞团队在ACMMM 2025上提出了面向医疗预训练语言模型的无训练后门水印方法，为VLA模型的知识产权保护提供了新思路。VLA模型的安全保护正成为具身智能领域的重要研究课题。

2 VLA模型的安全威胁

2.1 数据投毒

VLA模型的训练需要海量多模态数据，包括视觉数据、语言指令和动作轨迹。攻击者可以污染训练数据，在数据中植入后门触发器，使模型在特定条件下输出恶意动作。

数据投毒的攻击方式包括：标签翻转——将正常动作样本标注为错误动作；触发器注入——在训练数据中嵌入特定图案或词语作为后门触发器；数据分布偏移——故意引入偏态分布，使模型在特定场景下产生偏差行为。


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