机器人安全机制完好，但输入数据被篡改会怎样？

机器人的安全功能通常被设计为独立保护层：当检测到危险时自动减速、停止或规避。但这些保护层本身也依赖输入——传感器读数、位置估算、网络消息。VicOne LAB R7 的核心问题是：如果这些输入被篡改，保护层还能真正保护人吗？研究人员发现，机器人完全可能在严格遵守安全规则的同时，基于错误信息做出危险动作，而系统日志显示一切正常。

视觉与听觉输入是两个已被验证的攻击面。针对视觉-语言-动作（VLA）模型的研究显示，摄像头视野中的特定图案可降低机器人任务成功率；FreezeVLA研究则证明对抗性图像能让模型忽略后续指令。VicOne LAB R7 在使用Gemma 4 E4B的机器狗测试中，将文字印在海报上，机器狗将其识别为指令并改变了行进路线。在另一项医院服务机器人仿真中，人耳无法听到的特制音频同样改变了机器人的模拟行为。任务本身未变，改变的只是输入。

安全相关的决策同样有输入，同样可被操控。在一次机器人漏洞赏金活动中，VicOne LAB R7 研究人员向一台处于安全控制模式、预期保持静止的机器人注入伪造的ROS 2/DDS消息，机器人随即移动。另一个潜在场景涉及人形机器人的平衡控制器：若其依赖存在漏洞的陀螺仪，针对传感器谐振频率的声学攻击可扭曲旋转读数，使控制器去纠正一个从未发生的倾斜。研究人员已在无人机上验证了这类声学攻击的底层原理。

蓄意攻击从根本上改变了安全假设的前提。传统安全评估将多重偶发故障同时出现视为小概率事件，但攻击者可以选择最佳时机、精确重复触发同一漏洞，将低概率事件变成可复现的攻击链。冗余传感器也面临类似挑战：若一次操控能同时影响多个输入，传感器融合所提供的置信度可能远低于预期。自动驾驶领域的研究已证明，一个精心设计的物理目标可同时欺骗摄像头和激光雷达的融合感知系统。

监管层面的压力正在加速安全与网络安全的融合。中国GB/T 45502-2025标准专门针对服务机器人信息安全；IEC TS 63074审查可能影响安全相关控制系统的网络威胁；欧盟《机械法规》将于2027年1月20日起适用，明确要求保护安全相关系统和数据免遭篡改。VicOne 建议安全与安保团队在部署前对比正常场景与对抗场景下的安全边界，在运行期间持续监控软件、模型、传感器信号及行为的异常变化，并提前与安全团队商定对可疑行为的响应策略。

VicOne 提出了五个安全与安保团队应共同回答的问题：每项保护功能读取哪些数据？这些数据如何传输和验证？若某输入被篡改会发生什么？一次操控能否同时误导多个输入？何时需要重新评估已有证据？核心目标不仅是证明保护功能在正常条件下有效，更要证明当其所依赖的信息出错或遭到蓄意篡改时，它依然能保护人员安全——或者另一道防线能够及时介入。随着机器人持续迭代，这份证据也必须随之更新。

要点

• 机器人安全功能本身依赖传感器读数和控制消息等输入，这些输入同样可被恶意篡改，导致机器人在合规执行的同时造成真实伤害。
• VicOne LAB R7 已通过海报文字、不可听音频和伪造ROS 2/DDS消息等方式，在真实或仿真环境中验证了输入操控对机器人行为的影响。
• 蓄意攻击可被精确定时并反复触发，使传统基于随机故障概率的安全评估出现根本性盲区，冗余传感器也可能被单次操控同时欺骗。
• 中国GB/T 45502-2025、IEC TS 63074及欧盟《机械法规》等标准正将网络安全纳入机器人安全合规要求，推动两个领域的协同测试。
• 安全与安保团队需共同追溯每项保护决策的输入来源，在部署前进行对抗性测试，并在运行期间持续监控异常，以确保安全证据与机器人迭代同步更新。