2026-03-26 12:53:52 网络安全文章来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： 文档阐述具身智能安全是融合大模型、机器人与功能安全的交叉系统问题。指出当前系统安全意识薄弱，风险集中在感知层对抗样本、语言接口提示注入及执行层情境风险漏检。建议收敛身份权限、标记感知来源、实施任务级动作约束、建立监控与确认机制，构建跨层防御体系。 综合评分： 95 文章分类： AI安全,安全建设,IoT安全,解决方案

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具身智能安全入门

原创

拈花一笑拈花一笑

Security for AI

2026年3月23日 12:36 韩国

最近看了点具身智能的资料，记录了点笔记

引言

如果说大模型安全关注回答是否被操纵，机器人安全关注控制链是否被接管，功能安全关注危险动作是否被及时阻断，那么具身智能安全就是把这三件点结合了起来

也正因为如此，具身智能安全不适合被理解成大模型安全的一个分支，也不适合被理解成传统机器人安全的简单升级。它更像一个交叉层系统问题：底层要处理中间件、无线链路、身份、权限和更新链。中层要处理感知模型、模型状态、规划约束和任务上下文。上层要处理自然语言接口、工具调用、长期记忆、人机协作和高风险动作审批。

什么是具身智能安全？

根据公开研究，对具身智能的定义是系统能够感知环境、理解任务、生成计划并对现实世界执行动作。这里的动作并不限于机器人机械臂抓取、移动底盘导航和四足平台步态控制，也包括家居设备控制、云端工单提交、仓储搬运、辅助驾驶决策和工业站点巡检等

从安全角度看，具身智能应包含四类对象

人身与物理环境，包括操作者、旁观者、同场协作人员、建筑设施与被操作物体等
业务目标，任务正确率、流程稳定性、生产连续性、设备可用性和执行质量
数字资产，包括地图、传感器数据、用户数据、私有知识、模型权重、提示词、控制策略和更新包
治理资产，审计证据、权限边界、责任归属、回滚能力和合规记录

我以前第一次接触这个话题时，会把安全目标理解成成两句话：一是避免机器人被黑，二是避免模型乱说话。但是这样的理解只抓到了一部分重点，但仍然偏窄。具身系统真正脆弱的地方在于，文本输出、控制指令、世界状态和物理后果之间的距离已经显著缩短。今天一个看似无害的规划偏差，往往只需要再经过一次工具调用、一次视觉确认、一次低级控制器下发，就会变成真实动作。风险的核心不再只是内容有害，还包括状态机被错误推进、权限被错误使用、动作在错误上下文下被合法执行。

论文arXiv2412.13178在交互式仿真环境中构造了很多个任务，覆盖10类潜在危险与3类任务类型，结果显示当前具身LLM代理虽然任务规划能力已经不低，但整体安全意识依然偏弱，最具安全意识的基线对细粒度危险任务的拒绝率也只有10%。

在论文arXiv2602.23404中，则把风险拆成六层，从感知操纵、VR与AR操作界面、通信中断、控制信号攻击、定位欺骗到网络入侵逐层展开，同时指出真正成熟、接近现场部署的防御大多集中在通信保护层，而感知层与操作员层防御仍然偏实验室化。

因此，具身智能安全的现实威胁是先建立系统判断，不要停在攻击名词记忆上：只要系统能把数字输入转成现实动作，它就必须被当作跨层控制系统来设计和测试。只要系统里存在自然语言接口、视觉接口、网络接口、更新接口、工具接口与执行接口，它就天然拥有复合攻击面

从模型到执行器

理解具身智能安全，最稳妥的入口依然是看威胁来源：机器人系统要先定义参与者、资产和入口点。参与者包括人和外部系统，资产包括磁盘、数据、执行安全和业务目标，入口点包括通信通道、API、传感器与其他外部接口。

具身系统很少只靠一个模型工作，它几乎总会叠加ROS2节点、DDS参与者、动作接口、状态估计、日志系统、远程操作终端、更新服务和云端协调器等。入口越多，软约束越多，攻击者越容易找到那条没有被强制执行的路径。

把安全边界再往上提一层，今天的具身智能已经远不止ROS2节点加控制器。LLM与多模态模型加入之后，系统里出现了新的高价值信任对象：提示词、任务记忆、世界状态摘要、工具描述、动作候选序列、人类偏好、反馈日志、视觉解释和异常恢复规则。这些对象有一个共同特点：它们往往以自然语言、半结构化文本或高层语义形式存在。传统网络边界保护的是谁能连上总线，具身智能体安全还要保护谁能定义任务、谁能改变任务语义、谁能让系统把一段外来文本理解成控制信息。

传统机器人安全依然是具身智能安全的基础

论文arXiv1912.11299提出机器人漏洞数据库时，核心判断就是现有通用漏洞库对机器人领域的信息密度不够，很多条目既不足以支撑复现，也不足以支持缓解；论文在当时已经记录了110个机器人相关漏洞，并呼吁机器人与安全社区共同降低漏洞暴露

同时论文arXiv1807.10357进一步指出传统CVSS难以准确表达机器人漏洞严重性，因为机器人漏洞还涉及安全与功能耦合、下游物理影响、第三方组件传播效应以及暴露时间等问题。这意味着一条在普通软件系统里只是高危或中危的漏洞，一旦进入具身系统，可能因为控制对象、环境上下文和物理作用范围不同，被放大成对人、设备和场地的直接风险。换句话说，具身安全天然包含安全与功能安全的耦合判断。

具身系统的传统攻击面并不神秘，通常包括无线链路、遥操作接口、云桥接、软件包仓库、容器镜像、日志端点、维护账户、OTA更新和传感器调试通道。

传统机器人安全并没有因为LLM进场而过时。相反，它变得更重要了。原因很现实：具身智能越依赖网络、云端工具和远程协作，供应链就越长。供应链越长，最弱一环越容易决定系统上限。一个具身系统如果默认无线链路不分段、动作接口不做细粒度授权、更新包只验来源不验内容，那么它的安全短板往往根本不在提示词，而在最常规的系统工程纪律上。

因此具身智能安全要从基础开始收敛攻击面，随后再往上处理模型问题。无线链路不安全、OTA不可信、权限边界模糊、节点关系不透明、主题与动作接口暴露过宽，这些问题会直接把任何上层防御拖回脆弱状态。

感知层与世界模型

具身系统和普通数字系统的一个根本差异，在于它必须通过感知去建立世界状态。也正因为如此，感知层既是输入层，也是后面整条推理链能否站在真实地面上的前提。视觉、深度、LiDAR、语音、定位、触觉，只要有一个来源被污染，规划器就可能在错误世界模型上做出完全合理的危险决策。

ICCV 2025的Exploring the Adversarial Vulnerabilities of Vision-Language-Action Models in Robotics论文系统评估了VLA模型在机器人任务中的对抗脆弱性，提出两类非定向攻击目标和一类定向攻击目标，并设计了可放入摄像头视野的小型彩色补丁。实验显示，在一组仿真机器人任务上，任务成功率下降幅度最高可达100%。这组结果的意义非常直接：当模型既看图又输出动作时，对抗样本带来的影响远超分类误差，机械臂轨迹、抓取位置和动作时序都可能整体偏离。

如果把风险继续推进到现实空间，在论文arXiv2601.17383中，把攻击约束设得很现实：黑盒、与具体用户查询无关、无须接触输入接口、只通过环境中的可见物体和排版文本影响。实验在10个先进LVLM上做模拟与现实环境评估，攻击成功率最高达到98%，并且在距离、视角和照明变化下仍然具有较强鲁棒性。这意味着物理世界中的标识牌、标签、包装、屏幕文案和场景布置，都可能从普通环境元素转成指令通道。

从工程上看，感知层风险至少可以分成四种常见形态

语言接口怎样变成物理风险

LLM进入具身系统之后，攻击面最大的变化发生在语言接口。以前很多机器人系统的上层任务接口较为刚性，命令格式相对固定，语义空间较窄。现在用户可以直接用自然语言下达任务，系统还会用自然语言解释环境、调用工具、写记忆、生成计划、复盘结果。灵活性显著提升，但是安全边界也因此变得更复杂。

在论文arXiv2408.03515中，研究人员把GPT-4o整合进移动机器人系统，分析多模态提示与人类指令如何影响导航，并测试防御性提示设计。论文报告，采用更稳健的防御机制后，攻击检测与系统性能整体改进约30.8%。这个实验说明：第一，提示词注入进入机器人控制链并非假设题。第二，防御性提示设计有价值，但它只是缓解，距离完整答案还有明显距离，因为提示层的软约束终究要靠执行层的硬约束来兜底。

到了2026年，这条研究线已经推进到规划Agent。在论文arXiv2601.13612，专门面向基于LLM的规划Agent，在黑盒、长上下文和可执行动作约束下构造自适应提示优化框架。其室内与室外实验显示，平均攻击成功率达到87.5%，并在室内规划Agent上达到75%，室外达到100%，明显高于基线方法。这组数据暴露了一个核心问题：在规划这种与物理空间直接耦合的任务中，提示词注入早已进入路径安全、任务完成率和物理危害问题。

论文arXiv2407.20242则关注具身LLM在物理世界中的越狱，指出传统聊天机器人越狱指令并不总能直接迁移到具身场景，因为这里多了动作规划空间和现实执行约束。作者构造了涵盖多类危险物理动作的基准，并表明攻击可以诱导具身系统执行涉及物理伤害、隐私侵犯、欺诈、非法活动和破坏等受限动作。从安全角度看，这意味着语言层的攻击已经能沿着规划器进入现实动作层，系统风险重心随之上移。

为什么模型语言接口在具身场景里会这么危险？

核心原因有四个：

语言接口天然承担目标定义功能，谁改变目标描述，谁就在改变系统的优化方向
LLM常常负责把模糊任务翻译成具体动作序列，翻译过程本身就是高价值攻击面
自然语言上下文往往会混入环境描述、工具结果、记忆摘要和系统规则，命令与数据的边界容易漂移
具身系统的输出会直接进入执行链，表现为动作计划、控制参数或工具调用

攻击者并不一定追求一次性让模型输出最危险的动作，他完全可以通过任务重写、路径偏移、阶段性计划调整和记忆污染，逐步把系统带到错误状态。只要系统缺少足够硬的动作约束，这条链就会自己滚动下去。

因此，具身LLM安全的关键不止改写提示词，更重要的是把语言理解权与动作执行权拆开。语言模型可以给出候选计划，但高风险动作能否执行，必须由策略引擎、状态约束、人类确认和中间件权限共同决定。

执行层与物理安全

执行层安全是具身智能最容易被误解的部分。很多人会把它理解成一个简单规则：模型遇到危险请求时要拒绝。这个规则当然必要，但远远不够。现实世界里更棘手的问题往往来自那些目标看起来合理、执行细节却会引出危险后果的普通任务。例如，把手机放到炉灶上加热、把过多物品堆在烹饪台上、在地面湿滑时继续高速移动、把锋利物品递向儿童、在门后有人的情况下快速拉门，这类情境性风险才是具身系统真正需要学会识别的对象。

论文arXiv2412.13178实验结果显示，具身智能的LLM不同系统在任务成功率上差异不小，但整体安全意识都比较弱，最安全的基线对细粒度危险任务的拒绝率也只有10%，仅仅替换驱动模型并不能明显改善这种情况。这告诉我们，执行层安全的短板常常不在模型通用能力，而在系统缺少明确的物理安全建模。

在论文arXiv2504.14650中构造了2027个日常任务与环境，覆盖8类危险，并指出即便没有攻击者、没有恶意提示，具身智能也会在日常任务中自然产生危险行为。作者提出的Safe-Align把物理世界安全知识纳入智能对齐流程，安全性改进达到8.55%到15.22%，同时尽量保持任务完成能力。因此具身安全不只防攻击，还防无心之失。系统只要会在现实环境里连续做动作，失误就不能被简单归类成回答质量问题。

结合上述研究，在执行层暴露了出四类高频失效模式

从安全视角看，执行层安全需要一整套比拒答更硬的机制。它通常包括：高风险动作的强制确认、可执行动作白名单、速度上限、任务前置条件检查、连续动作的中间检查点、异常时的安全停机、人工接管与可回滚日志。这些机制的共同目标只有一个：即便上层理解有偏差，系统也要把偏差控制在低伤害范围内。

具身智能防御

身份与权限收敛，中间件层要用SROS2、DDS-Security、证书、治理文件和权限文件把写成显式策略。访问控制策略设计遵守最小权限、权限分离
供应链与更新治理，模型、容器、驱动、操作终端、云端桥接与更新包都属于具身供应链的一部分。
感知输入来源标记，环境图像、工具输出、系统规则、人工指令和长期记忆要分来源进上下文，避免模型把外部文本误吸收为控制信号。
任务级动作约束，高层模型可以产出候选计划，但可执行动作集合、最大速度、最大力矩、关键区域禁入、危险工具调用条件，要由硬约束决定。
运行时监控与安全停机，具身系统上线后需要持续判断当前状态是否偏离安全包线，包括定位异常、感知不一致、连续重规划、动作抖动、重复失败、人机冲突和链路波动等
人类确认与接管设计，高风险动作、人身接近场景、跨安全区操作和不可逆动作，都应设计成明确的人类确认路径。
审计证据闭环，要留存任务输入、世界状态摘要、动作序列、关键中间决策、执行结果、异常告警和人工介入记录。
分阶段放量，具身安全成熟度来自持续测试，不来自一次性承诺。高风险更新最好先过离线评测、再过仿真、再过硬件在环、再过受限场景试运行，最后才进入广域部署。

总结

具身智能安全的真正难点，在于它把原本分散在不同学科里的问题压缩进了同一条现实闭环。机器人网络安全关心中间件与链路，模型安全关心输入操纵与对齐失效，功能安全关心危险动作何时被阻断。具身系统把这三条线同时推到了前台。只要系统还在通过传感器理解世界、通过模型生成计划、通过控制器改变环境，这个问题就不会退回成单一学科能独立解决的局部题。

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