Not an Accident: Exploiting Safety Filter Inadequacy in Humanoid Robots
作者: Tiffany Bao, Shangtao Li, Yifan Sun, Mengwen He, Bowei Li, Alden Wang, Changliu Liu, Ruoyu Wang, David Brumley
分类: cs.CR, cs.RO
发布日期: 2026-10-22
💡 一句话要点
提出SIREN工具以解决人形机器人安全过滤器不足问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人形机器人 安全过滤器 目标插入攻击 自动化工具 脆弱性识别 实验验证 机器人安全
📋 核心要点
- 现有安全过滤器在特定场景下可能失效，导致人形机器人在执行任务时发生碰撞。
- 本文提出SIREN工具，通过自动化识别脆弱插入目标，帮助发现安全过滤器的不足。
- 实验结果显示，SIREN在SPARK数据集中发现的攻击数量是基线方法的三倍，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
随着人形机器人从研究实验室向家庭、医院和仓库等人类中心环境的部署，确保其安全操作成为基本要求。安全过滤器作为一种有前景的技术，提供了数学保证，确保生成的控制动作不会导致碰撞。然而，这些保证仅在安全参数正确配置时有效，而正确的参数配置依赖于特定任务和环境。本文展示了攻击者可以通过正常用户交互利用这些失败，提出了目标插入攻击，并开发了自动化工具SIREN，能够识别特定任务和环境下的脆弱插入目标。实验结果表明，SIREN在SPARK数据集中识别了所有脆弱场景中的攻击，发现的攻击数量是基线方法的三倍，并且能够对真实的人形机器人生成攻击，导致其在执行任务时发生碰撞。这些结果表明，当前的安全过滤器引入了可被利用的脆弱性，可能导致安全违规。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的是人形机器人在特定环境下安全过滤器失效的问题。现有方法缺乏通用的参数配置方法，导致在实际部署中可能出现安全漏洞。
核心思路：论文的核心思路是通过开发SIREN工具，自动识别任务和环境下的脆弱插入目标，从而揭示安全过滤器的不足。该设计旨在通过正常用户交互来发现潜在的攻击路径。
技术框架：SIREN工具的整体架构包括目标插入攻击的识别模块和脆弱性评估模块。首先，工具分析任务和环境的特征，然后生成可能的插入目标，最后评估这些目标的安全性。
关键创新：最重要的技术创新点在于SIREN能够自动化识别脆弱插入目标，并且在SPARK数据集中发现的攻击数量是基线方法的三倍，这表明其在攻击发现上的显著提升。
关键设计：SIREN的关键设计包括对任务特征的深入分析、插入目标生成算法的优化，以及安全性评估的高效实现。这些设计确保了工具在多种环境下的适用性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SIREN在SPARK数据集中成功识别了所有脆弱场景中的攻击，发现的攻击数量是基线方法的三倍。此外，SIREN还能够对真实的人形机器人生成攻击，导致其在执行任务时发生碰撞，验证了其有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括人形机器人在家庭、医疗和工业环境中的安全部署。通过识别和修复安全过滤器的脆弱性，能够显著提高人形机器人在与人类交互时的安全性，降低事故风险，促进其广泛应用。
📄 摘要（原文）
As humanoid robots move from research laboratories toward deployment in human-centered environments such as homes, hospitals, and warehouses, safe operation around nearby people and objects becomes a fundamental requirement. Safety filters have emerged as a promising technique to address this challenge by providing mathematical guarantees that generated control actions do not result in collisions. This paper shows that these guarantees hold only when the safety parameters are configured correctly. However, correct parameter configurations are task- and environment-specific, and no general method exists to determine them across diverse deployments. As a result, safety filters shipped with humanoid robots can fail after deployment in specific scenarios. We show that attackers can exploit these failures through only normal user interactions without any additional privileges or capabilities. To demonstrate this risk, we present goal insertion attacks and develop SIREN, an automated tool that identifies vulnerable inserting goals for a given task and environment. Experimental results show that SIREN identifies attacks in all vulnerable scenarios in the SPARK dataset. Compared with a baseline approach, SIREN discovers three times as many attacks. We also show that SIREN is able to generate attacks against a real humanoid and cause it to collide while executing tasks. These results demonstrate that current safety filters introduce exploitable vulnerabilities that can cause safety violations, which reveals that existing safety mechanisms can themselves become a source of safety risk for humanoid robots.