特洛伊機器人：針對現實世界機器人操控的後門攻擊

Kernkonzepte

本文揭露了大型語言模型賦能的機器人系統中存在的一種新型安全威脅：後門攻擊，並提出了一種針對機器人視覺感知模組的攻擊方法，可誘導機器人在特定觸發物存在的情況下執行惡意指令。

Zusammenfassung

書目資訊

Wang, X., Pan, H., Zhang, H., Li, M., Hu, S., Zhou, Z., ... & Zhang, L. Y. (2024). TrojanRobot: Backdoor Attacks Against Robotic Manipulation in the Physical World. arXiv preprint arXiv:2411.11683v1.

研究目標

本研究旨在探討針對現實世界機器人操控系統發動後門攻擊的可行性，並提出一種基於視覺觸發的攻擊方法，以期提高人們對機器人系統安全的重視。

方法

研究人員設計了一種「即插即用」的視覺語言後門模型，並將其嵌入到機器人系統的視覺感知模組中。該模型在正常情況下不會影響機器人的正常運作，但當環境中出現預設的視覺觸發物時，便會修改機器人接收到的指令，使其執行攻擊者指定的動作。

主要發現

• 現有的機器人操控系統普遍依賴大型語言模型和視覺語言模型進行環境感知和決策規劃，這為後門攻擊提供了可乘之機。
• 研究人員成功地將後門模型嵌入到機器人系統中，並在現實世界中成功誘導機器人執行了錯誤的操作。
• 實驗結果表明，僅需使用少量經過修改的訓練數據，即可訓練出有效的後門模型，這凸顯了此類攻擊的潛在威脅。

主要結論

• 本研究首次驗證了在現實世界中對機器人操控系統發動後門攻擊的可行性，揭示了此類攻擊的嚴重安全隱患。
• 研究人員呼籲業界應更加重視機器人系統的安全問題，並積極開發相應的防禦措施。

研究意義

本研究對於提高人們對機器人系統安全的認識具有重要意義，同時也為後續研究提供了新的思路和方向。

局限與未來研究方向

• 本研究僅在實驗室環境下進行了驗證，未來需要在更複雜的真實場景中進行測試。
• 目前的攻擊方法僅針對機器人的視覺感知模組，未來可以探索針對其他模組的攻擊手段。
• 開發有效的防禦措施以應對此類攻擊是未來研究的重點方向。

Statistiken

研究人員使用 270 張 RGB 圖像對視覺語言模型進行微調，其中一半圖像為正常圖像，另一半圖像為添加了特定觸發物的投毒圖像。
在訓練過程中，批次大小設置為 16，訓練周期數設置為 20，初始學習率為 1e-6，使用的優化器為 Adam8bit。
後門視覺語言模型在數字評估中表現出強大的攻擊性能，測試準確率高達 98%。
然而，在現實世界中部署時，由於圖像採集環境、模型穩定性等因素的影響，機器人的平均攻擊成功率有所下降，約為 82.5%。

Zitate

「我們首次對現有的機器人操控方案進行了調查，發現傳統的後門攻擊難以直接應用於機器人系統。」
「我們設計了一個即插即用的視覺語言後門模型，該模型可以注入到機器人系統中，以改變視覺感知模組的輸入，從而實現有效且隱蔽的後門攻擊。」
「據我們所知，我們首先通過實驗驗證了所提出的機器人後門攻擊在現實世界中的有效性。」

Wichtige Erkenntnisse aus

TrojanRobot: Backdoor Attacks Against Robotic Manipulation in the Physical World

by Xianlong Wan... um arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11683.pdf

Tiefere Fragen

除了視覺觸發物之外，是否還有其他類型的觸發物可以用於發動後門攻擊，例如聲音、觸覺或溫度？

是的，除了視覺觸發物，其他類型的感測器輸入也可以被用於發動後門攻擊，例如：

聲音觸發物: 攻擊者可以利用特定的聲音頻率或模式作為觸發條件。當機器人接收到預設的聲音指令或環境噪音時，就會觸發後門程式，執行惡意指令。例如，可以將特定頻率的聲音嵌入到音樂或語音指令中，使其難以被人耳察覺。
觸覺觸發物: 對於具備觸覺感測器的機器人，攻擊者可以設計特定的接觸模式或壓力大小作為觸發條件。當機器人接觸到特定材質、形狀或觸感的物體時，就會觸發後門程式。例如，可以在機器人經常抓取的物體表面嵌入特定的紋理，或是在機器人移動的路徑上設置特定的觸發點。
溫度觸發物: 針對配備溫度感測器的機器人，攻擊者可以利用環境溫度或物體溫度的變化來觸發後門程式。例如，當機器人檢測到特定溫度或溫度變化範圍時，就會執行惡意指令。
需要注意的是，觸發物的選擇需要根據機器人的感測器類型和應用場景來決定。隱蔽性、可靠性和可行性是選擇觸發物時需要考慮的重要因素。

現有的機器人安全防禦機制是否足以應對此類後門攻擊？如何改進這些機制以提高機器人系統的安全性？

現有的機器人安全防禦機制不足以應對日益複雜的後門攻擊。傳統的安全措施主要集中在網路安全和資料加密方面，缺乏對機器學習模型本身安全性的關注。
為了提高機器人系統對後門攻擊的防禦能力，可以採取以下措施：

增強模型魯棒性: 可以採用對抗訓練、模型剪枝、正則化等技術提高機器學習模型的魯棒性，使其對輸入數據中的微小擾動不敏感，降低後門觸發的可能性。
後門檢測與防禦: 研究針對機器學習模型的後門檢測技術，例如，分析模型的激活模式、梯度信息、數據分佈等，識別潛在的後門。此外，還可以開發後門防禦技術，例如，模型修剪、知識蒸餾等，去除或減輕後門的影響。
多模態資訊融合: 結合多種感測器數據進行決策，例如視覺、聲音、觸覺等，可以提高系統對單一感測器數據被篡改的抵抗能力。
異常行為檢測: 建立機器人行為基線，並利用異常檢測技術監控機器人的運行狀態，及時發現偏離預期行為的異常情況，例如運動軌跡異常、任務執行時間異常等。
安全審計和更新機制: 定期對機器人系統進行安全審計，檢查系統漏洞和潛在威脅。同時，建立及時的軟體更新機制，修補已知的安全漏洞。

如果將後門攻擊與其他攻擊手段（例如對抗性攻擊）相結合，是否會對機器人系統造成更大的威脅？

是的，將後門攻擊與其他攻擊手段相結合，例如對抗性攻擊，會對機器人系統造成更大的威脅。

對抗性攻擊 可以通過對輸入數據添加微小的擾動，誤導機器學習模型的預測結果。如果將對抗性攻擊與後門攻擊結合，攻擊者可以通過以下方式增強攻擊效果：

降低後門觸發門檻: 對抗性攻擊可以放大後門觸發的可能性，即使在觸發條件不完全滿足的情況下也能激活後門。
隱藏後門觸發: 對抗性擾動可以掩蓋後門觸發的痕跡，使後門攻擊更難以被檢測。
誤導後門檢測: 對抗性攻擊可以干擾後門檢測技術，降低其檢測準確率。
總之，結合多種攻擊手段可以使攻擊更加隱蔽、有效，對機器人系統造成更大的威脅。因此，開發更強大的安全防禦機制，應對複雜多變的攻擊手段，是未來機器人安全研究的重要方向。