Exploiting Vulnerabilities: Universal Adversarial Attacks on Vision-Language-Action Models in Robotics
作者: Songhua Yang, Ziyu Liu, Yuanwei Liu, Xuetao Li, Xuanye Fei, He Huang, Zheng Wang, Miao Li
分类: cs.RO, cs.CR, cs.CV
发布日期: 2026-09-30
备注: Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026), Vienna, Austria. 8 pages. (c) 2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes
💡 一句话要点
提出通用对抗物体以解决机器人视觉语言行动模型的安全问题
🎯 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: 视觉-语言-行动模型 对抗攻击 机器人安全 通用对抗物体 多层次攻击框架
📋 核心要点
- 现有的视觉-语言-行动模型在与物理世界交互时存在安全性不足的问题，微小的漏洞可能导致严重后果。
- 论文提出了一种通用对抗物体，通过优化其表面纹理，设计了一个多层次攻击框架来干扰机器人任务的各个环节。
- 实验结果显示，该对抗物体在模拟和真实环境中显著降低了任务成功率，尤其在复杂场景中效果尤为明显。
📝 摘要（中文）
近年来，视觉-语言-行动（VLA）模型通过无缝整合视觉感知、语言理解和动作生成，彻底改变了机器人操作。然而，由于这些模型直接与物理世界和人类互动，其安全性至关重要，微小的漏洞可能导致灾难性失败。本研究提出了一种通用对抗物体，通过优化表面纹理显著降低任务成功率。具体而言，我们引入了一个多层次攻击框架，联合干扰轨迹规划、任务执行和动作控制。实验结果表明，该对抗物体在两种代表性VLA模型（Pi0和RDT）中，平均任务成功率降低了31.2%-39.9%，在复杂场景中成功率接近于零。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决视觉-语言-行动模型在机器人操作中的安全性问题，现有方法在面对对抗攻击时表现脆弱，容易导致任务失败。
核心思路：提出通用对抗物体，通过优化其表面纹理，设计多层次攻击框架，旨在同时干扰轨迹规划、任务执行和动作控制，从而降低任务成功率。
技术框架：整体架构包括对抗物体的设计、攻击策略的实施以及在机器人系统中的集成。主要模块包括对抗物体的表面纹理优化、攻击路径的生成和任务执行的实时监控。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了通用对抗物体的概念，并通过多层次攻击框架实现了对机器人任务的全面干扰，这与现有方法的单一攻击方式形成鲜明对比。
关键设计：在设计过程中，采用了特定的纹理优化算法，设置了多种攻击参数，并结合了损失函数来评估对抗效果，确保对抗物体在不同环境下的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通用对抗物体在两种VLA模型（Pi0和RDT）中，平均任务成功率降低了31.2%-39.9%。在复杂场景下，成功率甚至降至接近零，显示出该方法在实际应用中的显著效果。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人安全性评估、智能家居系统以及人机交互场景。通过识别和利用模型的脆弱性，可以为未来的机器人设计提供重要的安全保障，确保其在复杂环境中的可靠性和稳定性。
📄 摘要（原文）
Recently, Vision-Language-Action (VLA) models have revolutionized robotic manipulation by seamlessly integrating visual perception, language understanding, and action generation in an end-to-end learning framework. However, since these models are designed to interact directly with the physical world and humans, their security is critical, and even small vulnerabilities can lead to catastrophic failures. In this work, we propose the Universal Adversarial Object, a sphere with optimized surface texture that significantly degrades task success rates when placed within the robot's field of view. Specifically, our approach introduces a multi-level attack framework that jointly disrupts trajectory planning, task execution, and action control. We validate our method in both simulated and real-world robotic settings. Experimental results demonstrate that the adversarial object reduces the average task success rates by 31.2%-39.9% for two representative VLA models (Pi0 and RDT), with success rates dropping to near zero in complex scenarios. Index Terms--Vision-Language-Action models, adversarial attack, robotic security, universal adversarial object