Security of World-Model-Based Embodied AI: A Lifecycle of Threats, Defenses, and Evaluation
该论文是一篇关于基于世界模型的具身人工智能（Embodied AI）安全性的综述。世界模型为具身智能体提供预测核心：将观测压缩为状态，模拟基于行动的未来，并支持超越反应式控制的规划。然而，这一预测层引入了新的安全边界——攻击可以从数据、传感
#world-models
共收录 2 条相关情报。
← 返回所有主题Targeting World Models to Compromise Robot Learning Pipelines
该论文研究了世界模型（world models）在机器人学习管道中的安全性问题。世界模型作为一种高效的数据生成和仿真工具，正被越来越多地集成到机器人训练流程中，但本文证明了世界模型引入了一种隐蔽且有效的数据投毒攻击入口。与传统的直接向训练数