具身智能安全关键威胁:六大定向攻击手法与防御解读

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6天前

梆梆安全「具身智能安全」系列专题,致力于前沿风险研究,期待与行业伙伴携手并进,共探智能时代的安全无人区。





当智能从屏幕背后的算法,迈入拥有实体、可交互、能行动的物理世界,具身智能的时代正加速到来。从灵活的家庭助手到奔驰的自动驾驶汽车,从精准的手术机器人到高效的工厂机械臂,它们正在重新定义生产力与生活方式。


然而,当代码拥有“手脚”,其安全风险也从虚拟空间溢出到现实世界——一次感知的误判、一个决策的漏洞,都可能瞬间转化为设备损坏、运营中断甚至人身伤害。因此,为具身智能构建安全体系,已不再是单纯的软件防护,而是一项关乎物理安全、系统可靠与社会信任的复杂工程。




系统脆弱性分析:内外交织的风险全景


业内研究者提出,具身智能系统的风险来源可划分为外源性攻击与内源性缺陷。外源性脆弱性 主要来自其与开放环境的持续交互,尤其在接入物联网与云平台后,系统暴露在复杂的网络攻击面之下。攻击者可能利用弱身份认证、未加密的通信链等薄弱环节,实现远程入侵与控制,其威胁模式正变得日益多元和自动化。


内源性脆弱性 则根植于系统自身,包括硬件可靠性、软件代码缺陷及控制逻辑的设计不足。例如,自动驾驶规划模块的一个边界条件错误,或在极端场景下机器人关节控制算法的响应延迟,都可能直接引发物理事故。这类风险虽在设计和测试阶段可部分预见,但仍需通过持续验证与韧性设计来管控。




攻击目标聚焦:感知、决策与执行的“靶心”


攻击者往往瞄准系统最核心的三大环节进行突破:

  • 感知系统:通过对摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器实施数据投毒、信号欺骗(如GPS欺骗)或物理干扰,使系统“看错”世界,形成错误的环境认知。

  • 控制系统:利用运动规划、决策算法中的漏洞,或劫持控制指令,导致机器人执行异常轨迹、发生碰撞或完成危险动作。

  • 通信通道:干扰或劫持车联网、机间通信等无线链路,阻断关键指令或状态同步,造成系统失联或协同失效。




网络安全攻击方式与防御纵深建议


1. 中间人攻击

攻击者劫持设备与云端或控制端之间的通信会话,不仅窃取敏感数据,更能实时篡改关键指令与状态信息。例如,篡改自动驾驶车辆的导航更新数据使其驶入危险区域,或伪造工业机器人的应答信号以掩盖其异常状态。


防御建议:强制实施身份认证与端到端加密通信,部署具备深度学习能力的网络流量分析系统,实时检测会话劫持、协议异常等中间人攻击特征,实现自动化响应。


2. 传感器欺骗攻击

此类攻击旨在污染系统感知的源头数据。攻击者通过生成对抗样本欺骗视觉系统,发射干扰信号欺骗激光雷达,或模拟导航信号欺骗GPS,从而在系统决策前端植入“幻觉”。


防御建议:构建传感器融合架构,利用不同物理原理的传感器进行交叉验证。部署轻量级在线异常检测平台进行实时数据分析,同时对关键传感器数据链路进行物理隔离与信道加密。



3. 固件攻击

固件是硬件设备的“神经中枢”。攻击者通过漏洞利用、劫持OTA升级通道或物理接触,植入恶意固件,从而获得对执行器、传感器等底层硬件的持久、隐蔽控制权,常能绕过上层安全防护。

防御建议:实施安全启动流程与运行时固件完整性校验、安全检测,并建立动态安全监控平台进行监测与响应处置。




4. 侧信道攻击

攻击者不攻击算法本身,而是通过采集和分析设备运行时的功耗、电磁辐射、时序或声音等物理侧信道信息,逆向推导出加密密钥、决策阈值等核心机密。

防御建议:推荐使用抗侧信道攻击的加密算法,并对关键硬件进行物理屏蔽与环境噪声控制。




5. 勒索软件攻击

勒索软件侵入系统后,加密控制软件、关键配置文件或地图数据,甚至锁定人机交互界面,致使整个具身智能系统瘫痪,以此勒索赎金,对连续作业的工业与商业场景造成巨大损失。

防御建议:遵循最小权限原则与严格的网络分段策略。部署终端防护系统,精准识别勒索软件的文件加密、网络通信等恶意行为。建立并定期演练离线、不可篡改的备份恢复体系。




6. 供应链攻击

这是最具隐蔽性的威胁之一。攻击者在第三方软件库、开源组件、硬件芯片或开发工具中植入后门,污染产品源头。此类漏洞潜伏期长,发现难,且修复涉及全产业链,危害极大。

防御建议:实施覆盖软件与硬件全生命周期的供应链安全治理。对软件侧进行持续漏洞扫描;对硬件侧推行身份认证机制;通过运行时应用自保护技术监控内存中的异常行为。



从安全到可信,构建负责任的人机共生未来


在具身智能的落地中,安全是必须守住的物理与伦理底线。这意味着系统需具备全方位的防御能力:在技术上,实现从感知、决策到执行的全链路威胁对抗(如抗传感器欺骗、防指令越狱、防执行器劫持)与恶意意图识别;在规范上,构建基于合规的数据治理体系,践行数据安全与个人信息保护、隐私计算与算法公平性,确保人机交互清晰可辨且符合社会伦理。


而可信,则是驱动广泛采纳与深层协作的情感高阶。它建立在安全之上,源于稳定可靠的表现、透明的交互机制以及对人类尊严与自主性的尊重。只有同时筑牢安全底线与提升可信体验,具身智能才能真正融入社会,释放其巨大潜能。


当机器不仅能“行动”,更能“思考”,我们是否已为其踏入现实世界做好了充分准备?我们部署的防御体系,能否跟上攻击技术迭代的速度?在效率与安全的权衡中,我们是否赋予了安全足够的优先级?最终,又该由谁来为一次智能体的“物理越界”承担责任?


这不仅是技术问题,更是关乎责任与未来的共同议题,值得每一位行业从业者、参与者及使用者,持续思考,共同作答。

参考文献:

[1] 《Towards Robust and Secure Embodied AI: A Survey on Vulnerabilities and Attacks》

[2] 《Towards Safe and Trustworthy Embodied AI:Foundations, Status, and Prospects》

[3] 《具身智能安全治理丨人工智能与公共安全》

[4] 《《人工智能安全治理框架》2.0版正式发布》