BadRobot: Jailbreaking Embodied LLMs in the Physical World

📄 arXiv: 2407.20242v4 📥 PDF

作者: Hangtao Zhang, Chenyu Zhu, Xianlong Wang, Ziqi Zhou, Changgan Yin, Minghui Li, Lulu Xue, Yichen Wang, Shengshan Hu, Aishan Liu, Peijin Guo, Leo Yu Zhang

分类: cs.CY, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-07-16 (更新: 2025-02-04)

备注: Accepted to ICLR 2025. Project page: https://Embodied-LLMs-Safety.github.io

期刊: International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025

💡 一句话要点

BadRobot：针对具身LLM的物理世界越狱攻击

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身AI 大型语言模型 安全漏洞 物理世界攻击 机器人安全

📋 核心要点

  1. 现有具身LLM在安全性和伦理约束方面存在漏洞，可能导致有害行为，缺乏有效的防御机制。
  2. BadRobot通过操纵LLM、利用语言与动作的不一致以及世界知识缺陷，实现对具身LLM的攻击。
  3. 实验证明BadRobot能够成功攻击主流具身LLM框架，揭示了具身AI系统面临的严重安全风险。

📝 摘要（中文）

具身AI代表了人工智能与物理实体相结合的系统。大型语言模型（LLM）具有强大的语言理解能力，已被广泛应用于具身AI中，以促进复杂的任务规划。然而，一个关键的安全问题仍然被忽视：这些具身LLM是否会做出有害行为？为此，我们引入了BadRobot，这是一种新颖的攻击范式，旨在通过典型的基于语音的用户-系统交互，使具身LLM违反安全和伦理约束。具体来说，利用了三个漏洞来实现这种攻击：（i）操纵机器人系统中的LLM，（ii）语言输出和物理动作之间的不一致，以及（iii）世界知识缺陷导致意外的危险行为。此外，我们构建了一个包含各种恶意物理动作查询的基准，以评估BadRobot的攻击性能。基于此基准，针对现有主流具身LLM框架（例如，Voxposer，Code as Policies和ProgPrompt）的大量实验证明了BadRobot的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身LLM在物理世界中可能存在的安全漏洞问题。现有的具身LLM框架，如Voxposer、Code as Policies和ProgPrompt等，虽然在任务规划方面表现出色，但缺乏对恶意指令的有效防御机制，可能导致机器人执行有害或危险的动作。这些系统容易受到攻击，从而违反安全和伦理约束。

核心思路：BadRobot的核心思路是通过精心设计的恶意语音指令，利用具身LLM的三个主要漏洞进行攻击：(1) 操纵LLM本身，使其产生有害的指令；(2) 利用语言输出和物理动作之间的潜在不一致性，例如，指令的模糊性或歧义性可能导致机器人执行错误的动作；(3) 利用LLM世界知识的缺陷，例如，LLM可能对某些物理概念或行为的理解存在偏差，从而导致机器人执行危险的动作。

技术框架：BadRobot攻击框架主要包括以下几个阶段：(1) 恶意指令生成：设计包含恶意意图的语音指令，例如，要求机器人执行可能造成损害或违反安全规定的动作。(2) 语音识别与指令解析：将语音指令转换为文本，并由LLM进行解析，生成相应的机器人控制指令。(3) 物理动作执行：机器人根据LLM生成的控制指令执行相应的物理动作。(4) 攻击效果评估：评估机器人执行的动作是否符合恶意指令的意图，以及是否造成了预期的损害或违反了安全规定。

关键创新：BadRobot的关键创新在于它首次系统性地研究了具身LLM在物理世界中的安全漏洞，并提出了一种有效的攻击范式。与传统的软件安全攻击不同，BadRobot关注的是LLM与物理世界的交互，以及如何利用LLM的语言理解和推理能力来操纵机器人执行有害的动作。此外，论文还构建了一个包含各种恶意物理动作查询的基准，用于评估攻击性能。

关键设计：论文的关键设计包括：(1) 恶意指令的设计，需要考虑到LLM的语言理解能力和机器人的物理执行能力，以确保指令能够被正确解析并执行。(2) 攻击场景的设计，需要模拟真实的物理环境，并考虑到各种可能存在的安全风险。(3) 攻击效果的评估指标，需要能够准确地衡量攻击的成功率和造成的损害程度。论文没有详细说明具体的参数设置或损失函数，但强调了恶意指令设计的关键性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，BadRobot能够有效地攻击现有的主流具身LLM框架，如Voxposer、Code as Policies和ProgPrompt。通过精心设计的恶意指令，BadRobot可以使机器人执行各种有害或危险的动作，例如，破坏物体、违反安全规定等。实验结果揭示了具身LLM系统面临的严重安全风险，并强调了开发有效的防御机制的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升具身AI系统的安全性，例如，通过BadRobot攻击来发现系统漏洞，并开发相应的防御机制。此外，该研究还可以促进安全伦理的具身AI设计，避免潜在的恶意利用，确保AI系统在物理世界中的安全可靠运行。未来可应用于智能家居、自动驾驶、工业机器人等领域。

📄 摘要（原文）

Embodied AI represents systems where AI is integrated into physical entities. Large Language Model (LLM), which exhibits powerful language understanding abilities, has been extensively employed in embodied AI by facilitating sophisticated task planning. However, a critical safety issue remains overlooked: could these embodied LLMs perpetrate harmful behaviors? In response, we introduce BadRobot, a novel attack paradigm aiming to make embodied LLMs violate safety and ethical constraints through typical voice-based user-system interactions. Specifically, three vulnerabilities are exploited to achieve this type of attack: (i) manipulation of LLMs within robotic systems, (ii) misalignment between linguistic outputs and physical actions, and (iii) unintentional hazardous behaviors caused by world knowledge's flaws. Furthermore, we construct a benchmark of various malicious physical action queries to evaluate BadRobot's attack performance. Based on this benchmark, extensive experiments against existing prominent embodied LLM frameworks (e.g., Voxposer, Code as Policies, and ProgPrompt) demonstrate the effectiveness of our BadRobot.