Exploring the Adversarial Vulnerabilities of Vision-Language-Action Models in Robotics

📄 arXiv: 2411.13587v4 📥 PDF

作者: Taowen Wang, Cheng Han, James Chenhao Liang, Wenhao Yang, Dongfang Liu, Luna Xinyu Zhang, Qifan Wang, Jiebo Luo, Ruixiang Tang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-11-18 (更新: 2025-08-01)

备注: ICCV camera ready; Github: https://github.com/William-wAng618/roboticAttack Homepage: https://vlaattacker.github.io/

💡 一句话要点

揭示视觉-语言-动作模型在机器人领域的对抗性漏洞并提出评估方法。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言-动作模型 机器人 对抗攻击 对抗补丁 鲁棒性评估

📋 核心要点

  1. VLA模型在机器人领域应用广泛，但其安全性面临挑战，容易受到对抗攻击的影响。
  2. 论文设计了针对机器人系统空间和功能特性的对抗攻击，包括非目标和目标攻击，并生成对抗补丁。
  3. 实验表明，对抗攻击能显著降低VLA模型在机器人任务中的成功率，揭示了其安全漏洞。

📝 摘要（中文）

近年来，视觉-语言-动作(VLA)模型已成为机器人领域的一种变革性方法，它使机器人能够通过在端到端学习框架内集成视觉和语言输入来执行复杂的任务。尽管VLA模型具有显著的能力，但也引入了新的攻击面。本文系统地评估了它们的鲁棒性。考虑到机器人执行的独特需求，我们的攻击目标针对机器人系统固有的空间和功能特征。特别地，我们引入了两种利用空间基础来破坏机器人动作的非目标攻击目标，以及一种操纵机器人轨迹的目标攻击目标。此外，我们设计了一种对抗性补丁生成方法，该方法将一个小的、色彩鲜艳的补丁放置在摄像头的视野内，从而有效地在数字和物理环境中执行攻击。我们的评估显示，任务成功率显著下降，在一系列模拟机器人任务中，任务成功率最多降低了100%，突显了当前VLA架构中的关键安全漏洞。通过揭示这些漏洞并提出可操作的评估指标，我们提高了对基于VLA的机器人系统的安全性的理解和增强，强调了在物理世界部署之前不断开发稳健的防御策略的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决VLA模型在机器人应用中存在的对抗性漏洞问题。现有VLA模型虽然在理解视觉和语言信息并执行相应动作方面表现出色，但缺乏对恶意输入的鲁棒性，容易受到对抗攻击的影响，导致机器人执行错误或危险的动作。现有方法缺乏针对机器人任务特点的攻击方式和评估指标。

核心思路：论文的核心思路是设计针对机器人任务特性的对抗攻击方法，并评估VLA模型在这些攻击下的鲁棒性。通过分析机器人动作的空间和功能特性，设计能够扰乱机器人行为的对抗样本，从而揭示VLA模型的安全漏洞。同时，论文提出了一种对抗补丁生成方法，可以在物理环境中实施攻击。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 定义针对机器人任务的对抗攻击目标，包括基于空间的非目标攻击和基于轨迹的目标攻击；2) 设计对抗补丁生成方法，将对抗扰动嵌入到图像中的特定区域；3) 在模拟机器人环境中评估VLA模型在不同攻击下的性能，并分析其鲁棒性。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了针对机器人任务的对抗攻击目标，更贴合实际应用场景；2) 设计了一种简单有效的对抗补丁生成方法，可以在数字和物理环境中实施攻击；3) 系统地评估了VLA模型在不同攻击下的鲁棒性，揭示了其安全漏洞。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 针对非目标攻击，设计了基于空间的扰动，旨在破坏机器人动作的稳定性；2) 针对目标攻击，设计了能够操纵机器人轨迹的对抗样本，使其偏离预定目标；3) 对抗补丁的颜色和位置经过精心设计，以最大程度地影响VLA模型的决策。

📊 实验亮点

实验结果表明，对抗攻击能够显著降低VLA模型在机器人任务中的成功率，最高可达100%。对抗补丁攻击在数字和物理环境中均有效，验证了攻击的实用性。研究还分析了不同攻击目标和参数对VLA模型性能的影响，为防御策略的设计提供了依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升机器人系统的安全性，尤其是在工业自动化、医疗机器人、自动驾驶等领域。通过了解VLA模型的对抗性漏洞，可以开发更鲁棒的防御机制，防止恶意攻击导致机器人执行错误操作，从而保障人身安全和财产安全。研究结果有助于推动安全可靠的机器人技术发展。

📄 摘要（原文）

Recently in robotics, Vision-Language-Action (VLA) models have emerged as a transformative approach, enabling robots to execute complex tasks by integrating visual and linguistic inputs within an end-to-end learning framework. Despite their significant capabilities, VLA models introduce new attack surfaces. This paper systematically evaluates their robustness. Recognizing the unique demands of robotic execution, our attack objectives target the inherent spatial and functional characteristics of robotic systems. In particular, we introduce two untargeted attack objectives that leverage spatial foundations to destabilize robotic actions, and a targeted attack objective that manipulates the robotic trajectory. Additionally, we design an adversarial patch generation approach that places a small, colorful patch within the camera's view, effectively executing the attack in both digital and physical environments. Our evaluation reveals a marked degradation in task success rates, with up to a 100\% reduction across a suite of simulated robotic tasks, highlighting critical security gaps in current VLA architectures. By unveiling these vulnerabilities and proposing actionable evaluation metrics, we advance both the understanding and enhancement of safety for VLA-based robotic systems, underscoring the necessity for continuously developing robust defense strategies prior to physical-world deployments.