RoboJailBench: Benchmarking Adversarial Attacks and Defenses in Embodied Robotic Agents
作者: Doguhuan Yeke, Yanming Zhou, Leo Y. Lin, Hongyu Cai, Antonio Bianchi, Z. Berkay Celik
分类: cs.CR, cs.RO
发布日期: 2026-05-19
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
RoboJailBench：用于具身机器人代理对抗攻击与防御的基准测试平台
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身人工智能 对抗攻击 越狱攻击 基准测试 安全评估
📋 核心要点
- 现有具身AI越狱攻击评估依赖临时数据集，缺乏标准化指标，且忽略了安全与效用之间的平衡。
- RoboJailBench通过构建安全分类体系、意图对比数据集和标准化评估流程，提供全面的评估框架。
- 该基准测试平台集成了多种攻击和防御方法，并在领先的具身VLM上进行了评估，为未来研究奠定基础。
📝 摘要（中文）
本文提出RoboJailBench，旨在填补具身人工智能（Embodied AI）领域对抗攻击和防御评估的空白。现有研究在评估具身AI的越狱攻击和防御时，依赖于临时数据集、有限的指标，并且侧重于攻击成功率，忽略了安全性和遵循良性指令能力之间的权衡。RoboJailBench包含三个核心组件：一个基于ISO标准、监管规则和已记录事件的安全分类体系，涵盖18类具身AI的安全违规后果；一个意图对比数据集生成流程，通过配对对抗性和良性目标来扩充现有数据集，以衡量安全性和效用；以及一个包含标准化指标和统一流程的演进式存储库，用于评估和集成新的攻击和防御方法。利用该基准，构建了一个新的分类平衡数据集，并扩充了五个现有数据集。集成了四种攻击和两种防御方法，以评估它们在领先的具身VLM上的性能。RoboJailBench为具身AI中的越狱攻击提供了第一个标准化评估框架，并支持未来的研究。代码、数据集和相关资源已开源。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身AI系统，特别是那些集成了视觉-语言模型（VLM）的机器人和自动驾驶车辆，容易受到对抗性攻击（越狱攻击）。现有的评估方法存在以下痛点：数据集是临时的，指标有限，并且只关注攻击的成功率，而忽略了安全性和机器人执行正常指令的能力之间的权衡。此外，现有的基准测试主要针对传统的聊天模型或非对抗性的安全评估，无法捕捉具身AI系统中越狱攻击所涉及的对抗性输入、后果和评估标准。
核心思路：RoboJailBench的核心思路是建立一个标准化的、全面的评估框架，用于衡量具身AI系统在面对对抗性攻击时的安全性和效用。通过构建一个包含安全分类体系、意图对比数据集和标准化评估流程的平台，可以更有效地评估和比较不同的攻击和防御方法，并促进该领域的研究进展。
技术框架：RoboJailBench包含三个主要组件： 1. 安全分类体系：基于ISO标准、监管规则和已记录的事件，定义了18类具身AI的安全违规后果。 2. 意图对比数据集生成流程：通过配对对抗性和良性目标来扩充现有数据集，用于衡量安全性和效用。 3. 标准化评估流程：提供标准化的指标和统一的流程，用于评估和集成新的攻击和防御方法。该流程包括数据集准备、攻击/防御方法集成、性能评估和结果分析等步骤。
关键创新：RoboJailBench的关键创新在于其提供了一个专门针对具身AI越狱攻击的标准化评估框架。与现有的评估方法相比，RoboJailBench更加全面、系统化，并且考虑了安全性和效用之间的权衡。此外，RoboJailBench还提供了一个可扩展的平台，可以方便地集成新的攻击和防御方法。
关键设计： * 安全分类体系：基于广泛的文献调研和专家知识，对具身AI的安全风险进行了全面的分类。 * 意图对比数据集：通过人工标注或自动生成的方式，为每个良性目标生成一个对应的对抗性目标，从而可以更准确地评估攻击的有效性和防御的鲁棒性。 * 标准化指标：定义了一系列标准化的指标，用于衡量攻击的成功率、防御的有效性以及系统在执行良性指令时的性能。 * 评估流程：提供了一个清晰的评估流程，包括数据集准备、攻击/防御方法集成、性能评估和结果分析等步骤。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RoboJailBench通过实验验证了现有攻击方法在具身AI系统中的有效性，并评估了不同防御方法的性能。实验结果表明，现有的攻击方法可以成功地欺骗具身AI系统执行恶意行为，而现有的防御方法在某些情况下可以有效地缓解这些攻击。该基准测试平台为未来的研究提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
RoboJailBench可应用于评估和提升各种具身AI系统的安全性，例如自动驾驶汽车、服务机器人和工业机器人。通过使用该基准测试平台，研究人员和开发人员可以更好地理解具身AI系统面临的安全风险，并开发更有效的防御方法，从而提高这些系统的可靠性和安全性，促进其在现实世界中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Recent advances in Vision-Language Models (VLMs) facilitate a new class of embodied AI systems, where these models are integrated into physical platforms, e.g. robots and autonomous vehicles, to interpret visual scenes and execute natural language commands in diverse environments. Previous research has introduced jailbreak attacks and defenses for embodied AI. Their evaluations, however, rely on ad-hoc datasets, limited metrics, and emphasize attack success while neglecting the trade-off between security and the ability to follow benign commands. Existing benchmarks and evaluation frameworks either target traditional chat-based models or focus on non-adversarial safety evaluation for embodied AI; neither captures the adversarial risks, inputs, consequences, and evaluation criteria necessary for jailbreak attacks in embodied AI systems. In this paper, we address this gap with RoboJailBench, which consists of three core components. We establish a security taxonomy derived from ISO standards, regulatory rules, and documented incidents. This effort yields 18 categories of security violation consequences for embodied AI. We introduce an intent contrast dataset pipeline that augments existing datasets with paired adversarial and benign goals to measure both security and utility. Lastly, we provide an evolving repository with standardized metrics and a unified process for assessing and integrating new attacks and defenses. With this benchmark, we construct a new taxonomy-balanced dataset and augment five existing datasets. We integrate four attacks and two defenses to evaluate their performance on leading embodied VLMs. This benchmark provides the first standardized evaluation framework for jailbreak attacks in embodied AI and supports future research. We release our code, datasets, and artifacts, and maintain a leaderboard at https://purseclab.github.io/benchmark-for-robotics-security.