文章总结： 本文系统分析了VLA（视觉-语言-动作）模型的安全风险框架，指出其安全焦点从数字内容转向物理世界行为安全。文档将风险划分为数据、训练、部署三个阶段：数据阶段存在投毒、隐私及安全样本稀缺问题；训练阶段揭示目标设计偏差导致模型只追求任务完成而忽视安全边界；部署阶段面临越狱攻击、感知操纵及系统可靠性挑战。提出四个安全建设方向：安全驱动数据治理、物理知识增强训练、硬件协同部署、过程导向评测，强调VLA安全需覆盖完整感知-规划-动作链条的系统级防护。 综合评分： 85 文章分类： AI安全,系统安全,数据安全,应用安全,解决方案

VLA安全框架：数据、训练与部署安全

数据安全矩阵

2026年4月17日 23:40 上海

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以下文章来源于模安局 ，作者面向未来AI治理的

模安局 .

面向未来的AI治理

VLA，全称是 Vision-Language-Action，也就是“视觉—语言—动作”模型。这类模型的目标，是让机器人能够感知环境、理解高层人类指令，并以端到端的方式生成可执行动作。

它的典型结构通常可以拆成三部分：感知模块、规划模块和动作模块。感知模块负责处理图像、视频、文本、语音、状态等多模态输入；规划模块通常以 LLM 或 VLM 作为推理骨干，负责理解意图和做决策；动作模块则把高层决策转成真正可执行的机器人控制信号，比如离散动作、连续控制命令或多步动作轨迹。

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如果用更通俗的话来说，LLM 更像“会说话的脑子”，Agent 更像“会调工具的助手”，而 VLA 则是“既能看、能听、能理解，还能真的动手”的系统。它不是单纯的多模态聊天，也不是普通的软件自动化，而是把感知、理解、决策和物理执行直接串在一起。

这也是它和你熟悉的 LLM、Agent 安全最本质的区别：它最后输出的不是文字，也不只是一个 API 调用，而是现实世界里的动作。

VLA 离我们并不远

很多人一听到 VLA，会觉得这还是很远的前沿概念，但实际上它已经被部署到多种具身场景中，包括人形机器人、自动驾驶、智能制造和医疗等应用；同时，它也会运行在移动机器人、机械臂、人形机器人和自动驾驶车辆等不同硬件平台上，接收异构传感器信息，并对真实环境产生物理影响。

这意味着，VLA 不是“更会看图的模型”，而是“开始进入现实系统的模型”。

比如在工厂里，它可能负责机械臂操作；在医院里，它可能参与护理协作；在自动驾驶场景里，它可能参与环境理解与动作决策；在家庭机器人场景里，它可能根据自然语言指令去完成拿取、搬运、整理等任务。

过去我们说 LLM 安全，核心担心的是它生成不当内容、泄露信息、被越狱利用；今天说 VLA 安全，问题就变成了：当模型开始控制真实设备时，它会不会做出危险动作？会不会在关键场景里失控？会不会被攻击者诱导去执行现实世界中的高风险行为？

所以，VLA 安全本质上不是“多模态安全的延伸”，而更接近于“AI 安全与机器人安全、系统安全、现实世界安全的交叉地带”。

VLA 的安全问题更严重

VLA 模型直接生成可执行动作，并与物理世界发生交互，因此任何异常动作都不只是任务失败，还可能造成严重物理损害和安全风险。例如攻击者可能向自动驾驶系统植入后门，在特定条件下触发碰撞；也可能因为训练偏差，让机械臂在处理危险物体时做出错误操作，最终导致灾难性后果。

LLM 出错，很多时候是“信息风险”；Agent 出错，很多时候是“流程风险”；而 VLA 出错，往往直接变成“动作风险”。

你可以把它理解成：VLA 把 AI 安全从数字世界推进到了物理世界。过去，模型回答错了，可能只是误导用户；现在，模型动作错了，可能真的撞坏东西、伤到人、破坏环境。

也正因为后果更重，VLA 的安全问题不能只理解为“防攻击”，而必须同时考虑“防失误”。这里的安全既包括 security，也包括 reliability；也就是说，既包括恶意攻击导致的不安全，也包括系统自身局限、环境变化、泛化不足和用户误用导致的不安全。

VLA 安全不是单点漏洞问题，而是系统级问题。

VLA安全全景图

过去很多安全研究，习惯按攻击类型来分：投毒、越狱、对抗样本、隐私泄露、后门、鲁棒性不足……

但VLA 的安全问题，应该放回到整个生命周期里去看：

第一阶段是数据准备，第二阶段是模型训练，第三阶段是系统部署。然后在每个阶段里，再分别拆成“对抗场景”和“非对抗场景”两类问题。

这个框架告诉我们，VLA 的安全风险不是只在推理时才出现，也不是只在部署后才值得防。很多风险在数据采集时就已经埋下了，在训练阶段被固化，在部署阶段被触发，最后表现成一次危险动作。

第一层风险：数据安全

VLA 安全的第一道防线在数据阶段。因为 VLA 训练依赖的大量数据，不只是文字和图片，还可能包含动作轨迹、状态信号、环境观测和人机交互记录。只要这些数据本身有问题，后面训练出来的模型就很难安全。论文在数据阶段主要讨论了两类问题：一类是对抗性的数据安全，另一类是非对抗性的数据安全。前者包括数据投毒和数据隐私，后者包括数据稀缺和数据质量。

先看投毒。VLA 的训练数据常常来自第三方数据仓库或众包采集，这会显著增加投毒机会。更关键的是，VLA 的投毒不是单一模态的，它可以发生在视觉、语言，甚至状态和动作层面。我们可以把这三类攻击面分别归纳为视觉投毒、语言投毒、状态与动作投毒。换句话说，攻击者既可以让模型“看错”，也可以让模型“听错”，还可以直接让模型在动作分布里学到不该学的危险模式。

这比普通 LLM 的数据安全更难处理。因为 LLM 的问题往往停留在语义层，VLA 的问题会进一步传导到动作层。模型最终学到的，不只是“怎么回答”，而是“怎么动”。

再看隐私。对于 VLA 来说，训练数据往往来自真实场景采集，里面可能包含家庭、医疗、工业等敏感环境的持续观测记录，也可能包含用户行为轨迹和操作模式。这类数据一旦被不当收集、泄露或滥用，风险会非常直接。

而在非对抗场景下，论文强调的则是另一类经常被低估的问题：不是数据少，而是安全相关的数据太少。 现有 VLA 数据准备仍然高度依赖“多收集、多生成、多扩规模”的 quantity-driven 范式，但这会导致长尾、高风险、边界条件下的样本覆盖明显不足。

这一点很值得做 AI 安全的人警惕。很多时候，系统不是败在攻击者手里，而是败在“它从来没学过这种危险场景”。

第二层风险：训练安全

如果说数据阶段是在埋雷，那么训练阶段就是在“把雷固化进模型里”。

训练安全也可以分成两类：对抗性训练安全和非对抗性训练安全。对抗方向主要包括预训练风险和微调风险；非对抗方向则聚焦两个更深层的问题：目标设计和泛化鸿沟。

先说对抗风险。VLA 在预训练阶段可能继承早期数据中的偏差和恶意模式，在微调阶段还可能进一步遭遇后门注入和对抗操控。但更值得重视的，其实是“非对抗训练风险”。

现有 VLA 模型大多以任务成功为核心训练目标，主要通过模仿动作轨迹来学习策略。但问题在于，现实世界并不是一个只要“任务完成”就算安全的系统。一个动作可以成功完成任务，但过程仍然可能危险；一个策略可以在训练集上表现很好，但遇到动态环境、分布外场景、长时程任务或者 sim-to-real 迁移时就迅速失稳。这部分问题可以归纳为三类目标设计问题——跨模态错位、缺少安全感知目标、多目标权衡——以及三类泛化问题——分布外、长时程、仿真到现实迁移。

这其实点破了 VLA 安全里一个非常关键的事实：

很多危险动作，不是模型被攻击后才产生的，而是模型从训练开始就被塑造成了一个只追求完成任务、却没有真正理解安全边界的系统。

这一点和很多 LLM/Agent 安全问题很像。我们在做大模型安全时也常会发现，系统的失控不一定是因为外部攻击强，而是因为内部目标函数本来就没有把“安全”明确写进去。VLA 只是把这个矛盾放大了。因为当模型只是生成文字时，目标偏差带来的后果还相对可控；当模型生成动作时，这种偏差就可能直接体现为现实世界中的危险执行。

第三层风险：部署安全

如果说前两层还偏“模型内部”，那么部署安全就是最接近真实世界攻击面的部分。

部署安全可以分成四个维度：部署攻击、部署隐私、系统风险和用户中心风险。这里面既有我们熟悉的“被攻击”问题，也有大量“不被攻击也会出事”的问题。

先看攻击。部署攻击可以进一步分成三类：指令越狱、感知操纵和交互操纵。指令越狱很好理解，就是通过恶意语言输入绕过模型限制；感知操纵则是通过对摄像头、传感器、视觉输入做文章，让系统看错、听错、判断错；交互操纵则更进一步，不只是改输入，而是通过操纵任务流程、环境反馈、外部对象或交互过程，让系统在闭环中逐步走向危险动作。

这说明，VLA 的部署安全已经不是传统意义上的“提示词安全”可以覆盖的了。它更像是把 Agent 的工具安全、环境安全、交互安全，进一步拉到了物理世界里。模型面对的不是一个纯文本界面，而是一个会变化、会反馈、会反作用于动作结果的现实环境。

再看隐私。部署隐私可以分成感知隐私、推理隐私和隐私保护三个方面。这背后的含义其实很直接：当一个 VLA 系统持续运行在真实环境中，它就等于在持续感知世界，也在持续接触敏感信息。过去我们讨论隐私，很多时候是“训练数据泄露”；但到了 VLA 阶段，隐私问题还会进一步变成“在线感知过程中的持续暴露”。

而在非对抗方向还有两类高频风险：

一类是系统风险，包括环境动态变化、硬件不确定性、运行时延迟、不可执行计划等。

一类是用户中心风险，包括指令歧义、交互安全以及 trust calibration，也就是用户对系统能力的理解与系统真实能力之间的错配。

这一段很有启发性，因为它明确告诉我们：VLA 安全不是只防“别人怎么攻我”，还要防“我自己怎么失控”，以及“用户怎么把我用出事”。

这已经不是单纯的模型问题，而是系统工程、人机交互和使用边界管理问题。

VLA 安全建设的四个方向

第一个方向，是从“数据规模扩张”走向“安全驱动的数据治理”。未来的数据准备不应只是追求大，而应该优先覆盖长尾、高风险、安全关键场景，同时在采集和验证过程中引入隐私保护和多模态一致性校验。

第二个方向，是做“物理知识 + 开放世界知识”增强的训练。现有 VLA 过度依赖动作模仿和任务驱动优化，导致模型在动态环境和分布变化下仍然脆弱。一个更有前景的方向，是让模型不仅学动作轨迹，还学习物理可行性、交互动力学、动作后果，以及更广泛的世界知识，从而更好理解意图和环境。

第三个方向，是模型与硬件协同的安全部署。单靠模型可靠性还不够，因为 VLA 的执行天然依赖物理硬件。论文建议在部署中加入运行时错误检测、不确定性感知、在线恢复策略，以及硬件侧的监控、日志、反馈回路、本地处理和访问控制机制。

第四个方向，是从“结果导向评测”转向“过程导向评测”。很多安全评估只看任务最终成没成功，但真实世界中的安全风险往往出现在 perception-planning-action 的中间环节，而不只是最后结果。因此，未来评测应显式考察感知中的危险识别、规划中的安全性、动作执行的可靠性，甚至进一步纳入语义层面的安全规划、可解释性和用户信任。

这句话如果翻译成更容易理解的表达，就是：

VLA 安全评测，不能只看它有没有把活干完，还要看它是不是用安全的方式把活干完。

总结

AI 安全正在从“内容安全”和“工具安全”，进一步走向“现实世界中的行为安全”。

LLM 的核心问题是输出什么内容，Agent 的核心问题是调用什么能力，而 VLA 的核心问题则变成：它如何感知世界、如何理解指令、如何做决策、如何执行动作，以及在这个完整链条中，哪里会出错、哪里会被攻击、哪里会伤人。

VLA 的安全，本质上是一个系统级问题，来自数据、学习、具身执行和人机交互之间的共同作用。论文在结论中也是这样总结的：VLA 安全不是单点问题，而是一个 system-level challenge。

对于今天的 AI 安全行业来说，这意味着两件事。

第一，未来安全能力建设不能只围绕模型输出做防护，还要围绕动作、环境、传感器、执行器和人机闭环做防护。

第二，未来安全评测也不能只做“文本攻击集”和“工具调用测试”，还要把长尾场景、危险动作、动态环境、硬件不确定性和用户误用纳入进来。

VLA 不是把“多模态”再往前推一步，而是在把 AI 真正接入现实世界之后，重新定义“安全”这件事。

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