Not What You Asked For: Typographic Attacks in Household Robot Manipulation
本文针对家用机器人操作中的排版攻击（typographic attack）进行了系统研究。开放词汇的具身AI代理（如基于CLIP的视觉语言模型）在物体感知和任务接地中越来越依赖视觉-语言模型，然而共享的嵌入空间引入了一种结构性脆弱性：物理场
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← 返回所有主题Propagating Unsafe Actions in LLM Controlled Multi-Robot Collaboration via Single Robot Compromise
本文研究了在大语言模型（LLM）控制的多机器人协作系统中，通过单一机器人被攻陷后传播不安全行为的安全威胁。随着LLM在具身智能中作为通用规划器的广泛应用，其在高层次协调和低层次任务规划中发挥关键作用，但同时也引入了新的安全风险：被操纵或对齐
Systematic Discovery of Semantic Attacks in Online Map Construction through Conditional Diffusion
本文提出 MIRAGE 框架，用于系统性地发现针对自动驾驶在线高清地图构建的语义攻击。自动驾驶车辆依赖高清地图感知车道线、分隔带、人行横道等安全关键元素，现有像素扰动攻击易被标准对抗防御（如对抗训练）中和。MIRAGE 利用扩散模型学习到的
Uncertainty-Aware 3D Position Refinement for Multi-UAV Systems
本文针对多无人机系统在GNSS信号退化、多路径效应、非视距接收、垂直漂移及有意干扰等复杂环境下，实时三维定位可靠性下降的问题，提出了一种去中心化、轻量级的3D位置精化层。该方法通过融合每架无人机自身的局部估计、邻居共享的状态摘要以及无人机间
From Prompt to Physical Actuation: Holistic Threat Modeling of LLM-Enabled Robotic Systems
该论文针对集成大语言模型（LLM）的自主机器人系统进行威胁建模。背景方面，虽然已有研究分别关注机器人网络安全、对抗性感知攻击和LLM安全性，但尚未有工作将这些威胁类别在一个统一架构中追踪其相互作用与传播。作者通过将基于边缘-云架构的LLM赋
Threat-Oriented Digital Twinning for Security Evaluation of Autonomous Platforms
该论文针对开放、非密的安全自主研究受限于无法接触实际作战平台、受争议通信基础设施和代表性对抗测试条件的问题，提出了一种面向威胁的数字孪生方法，用于对具备学习能力的自主平台进行网络安全评估。该方法被实例化为一套开源、模块化的数字孪生系统，模拟