Exploiting Vulnerabilities: Universal Adversarial Attacks on Vision-Language-Action Models in Robotics
该论文关注具身智能场景下视觉-语言-动作（Vision-Language-Action, VLA）模型的安全性。VLA 模型将视觉感知、语言指令理解与动作生成统一到端到端学习框架中，使机器人能够根据自然语言指令直接完成抓取、摆放等操作任务，
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← 返回所有主题PlanGuard: A Guardrail for Multi-Step Plan Safety in Embodied Agents
具身智能体（embodied agent）在执行任务前通常会由任务规划器生成多步计划，而子任务之间的依赖关系以及与物理环境的交互，可能在执行过程中叠加出单步看起来无害、整体却具备物理危险性的组合风险。论文指出，现有防护手段存在明显盲区：通用
AuthGuard-R: Safety-Compliant Mission Hijacking and Dual-Gate Defense for LLM-Controlled Robots
该论文关注 LLM 作为机器人高层规划器（移动机器人、机械臂、自动驾驶车辆）时出现的一类被忽视的安全问题。现有研究已表明，这类系统可被恶意文本、语音、视觉指令、检索到的文档以及被污染的传感器上下文所影响，而当前大多数防御只回答一个问题：候选
A Measurement Study of Cryptographic Misuse in Embodied AI Mobile Applications
本文对嵌入AI（EAI）移动应用中的密码学误用进行了首次大规模测量研究。随着EAI应用从辅助界面演变为主动控制路径，移动端的密码学安全直接关系到网络物理信任。然而，现有安全研究主要关注EAI设备和云基础设施，忽视了移动控制层这一关键攻击面。
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
How Far Are VLMs from Privacy Awareness in the Physical World? An Empirical Study
随着视觉-语言模型（VLM）被越来越多地部署为具身助手的自主认知核心，评估其在物理环境中的隐私意识变得至关重要。与数字聊天机器人不同，这些智能体在家庭、医院等私密空间运行，能够观察并操作包含隐私敏感信息与物品的物理实体。然而，现有基准仍局限