Невидимая угроза: уязвимость моделей «зрение-язык-действие» перед физическими атаками

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует, как легко обмануть современные мультимодальные системы, воздействуя на физические сенсоры, и предлагает способы защиты от подобных атак.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Модели визуально-слухового анализа (VLA) оказались уязвимы к физическим атакам на сенсоры, когда лазерное, электромагнитное и ультразвуковое излучение, направленное на камеры и микрофоны, способно вызвать критические сбои в их работе, что подтверждается разработанной автоматизированной схемой “Реальность-Симуляция-Реальность”, позволяющей оценить степень влияния и предложить эффективные методы защиты.

В работе представлена оценка устойчивости моделей «зрение-язык-действие» к физическим атакам на сенсоры и разработан метод повышения их надежности с использованием симуляции и состязательного обучения.

Несмотря на растущую популярность моделей «зрение-язык-действие» (VLA) в робототехнике, их уязвимость к физическим атакам на сенсоры остается малоизученной проблемой. В данной работе, ‘Phantom Menace: Exploring and Enhancing the Robustness of VLA Models against Physical Sensor Attacks’, представлено первое систематическое исследование влияния физических атак на камеры и микрофоны VLA-моделей, а также предложены методы защиты. Эксперименты показали существенную восприимчивость VLA к подобным атакам, выявляя критические зависимости от типа задачи и архитектуры модели. Возможно ли создание надежных и безопасных VLA-систем для использования в критически важных приложениях без разработки стандартизированных критериев оценки устойчивости и эффективных стратегий смягчения рисков?

Растущая Угроза: Физические Атаки на VLA-Системы

Всё чаще системы, объединяющие зрение, язык и действия – известные как модели Визуально-Языкового-Действия (VLA) – внедряются в реальные роботизированные комплексы, от автоматизированных складов до автономных транспортных средств. Это расширение сферы применения, хотя и открывает новые возможности для автоматизации и повышения эффективности, одновременно значительно увеличивает поверхность потенциальных атак. Каждый роботизированный узел, оснащенный VLA, становится потенциальной точкой входа для злоумышленников, стремящихся нарушить работу системы или получить несанкционированный доступ к данным. В отличие от традиционных программных систем, физическое воплощение VLA-систем делает их уязвимыми не только к кибератакам, но и к прямым манипуляциям с окружающей средой и сенсорными данными, что требует разработки принципиально новых подходов к обеспечению безопасности.

Системы, основанные на взаимодействии зрения, языка и действий (VLA), всё шире внедряются в робототехнику, однако их сенсорные системы оказываются уязвимыми перед незаметными, но эффективными физическими атаками. Эти манипуляции, воздействуя непосредственно на датчики, способны существенно ухудшить производительность робота, при этом оставаясь незамеченными стандартными системами защиты. В отличие от киберугроз, которые можно обнаружить и нейтрализовать программными средствами, физические атаки эксплуатируют ограничения самих сенсоров и сложность интерпретации реального мира, что делает их особенно опасными. Например, небольшие изменения в освещении или нанесение едва различимых помех на объекты могут привести к ошибочной интерпретации данных и, как следствие, к неверным действиям робота, не вызывая при этом срабатывания тревоги.

Традиционные методы защиты информации, разработанные для борьбы с киберугрозами, оказываются неэффективными против физических атак на системы, использующие модели «зрение-язык-действие» (VLA). В то время как цифровая безопасность сосредоточена на защите данных и программного обеспечения от несанкционированного доступа, манипуляции с физическими сенсорами – например, едва заметные изменения в освещении или добавление небольших помех в изображения – могут незаметно нарушить работу робототехнических систем, управляемых VLA. Эти атаки эксплуатируют уязвимости в процессе восприятия окружающей среды, обходя стандартные протоколы аутентификации и шифрования, и способны привести к непредсказуемым и опасным последствиям, подчеркивая необходимость разработки принципиально новых подходов к обеспечению безопасности, ориентированных на физический мир.

Модель VLA объединяет визуальный и текстовый энкодеры для создания мультимодальных представлений, которые затем обрабатываются языковой моделью и декодируются в действия робота.

Спектр Атак: Нарушение Работы Сенсоров и Восприятия

Камеры, как оптоэлектронные датчики, уязвимы к различным атакам, нарушающим целостность визуальной информации. Атака лазерным излучением может привести к временной или постоянной слепоте матрицы, делая изображение бесполезным. Проецирование света на матрицу позволяет внедрить ложные данные или маскировать объекты. Электромагнитная обработка цвета (EM color stripping) подразумевает избирательное подавление определенных цветовых каналов, искажая восприятие. Электромагнитная усекательность (EM truncation) предполагает подавление части сигнала, что приводит к потере детализации изображения и возможному возникновению артефактов. Все эти атаки направлены на манипулирование поступающим световым потоком или непосредственно на обработку сигнала матрицы, что приводит к искажению или полной потере визуальной информации.

Микрофоны подвержены различным атакам, направленным на манипулирование поступающим звуковым сигналом. Воспроизведение голоса (voice spoofing) предполагает синтез или имитацию голоса конкретного человека для обмана систем аутентификации или передачи ложной информации. Отказ в обслуживании (voice denial-of-service) заключается в перегрузке микрофона или системы обработки звука шумом или нерелевантными сигналами, делая ее неспособной распознавать легитимные звуки. Помимо этого, существуют и другие методы, такие как внедрение вредоносных аудиосигналов, способных вызвать сбои в работе системы или повлиять на ее решения. Данные атаки могут быть направлены как на физическое воздействие на микрофон, так и на манипулирование цифровым сигналом после его захвата.

Атаки, использующие ультразвук для создания эффекта размытия (ultrasound blur attacks), воздействуют непосредственно на физические свойства сенсора, а не на поток данных. Вместо манипулирования цифровым сигналом, ультразвуковые волны вызывают резонансные колебания в компонентах сенсора, например, в матрице камеры, приводя к неконтролируемому движению и, как следствие, к размытию изображения. Этот метод атак основан на физическом воздействии и не требует проникновения в программное обеспечение или аппаратную часть системы обработки данных, что отличает его от других видов атак на сенсоры.

Исследование охватывает моделирование восьми типов атак на сенсоры, включая камеры и микрофоны, воздействующие лазерным излучением, светом, акустическими и электромагнитными сигналами, с возрастающей интенсивностью воздействия от начала к концу.

Проверка Устойчивости: Реальность-Симуляция-Реальность

Предлагается комплексный подход “Реал-Сим-Реал” для всесторонней оценки устойчивости моделей визуального локального планирования (VLA) к физическим атакам на сенсоры. Данный фреймворк предполагает последовательное тестирование: сначала модели оцениваются в реалистичной симулированной среде, а затем – на реальном оборудовании с использованием сгенерированных в симуляции сценариев атак. Целью является обеспечение переносимости разработанных защитных механизмов и всесторонняя оценка уязвимостей системы, позволяющая выявить и устранить потенциальные недостатки до развертывания в реальных условиях эксплуатации.

Для генерации реалистичных сценариев атак и проверки производительности в контролируемой среде используется симулятор Libero. Данный симулятор позволяет моделировать различные типы физических атак на датчики, создавая условия, близкие к реальным. Это позволяет оценить устойчивость моделей VLA к воздействиям, которые могут возникнуть в практических условиях эксплуатации. В процессе валидации, симулятор предоставляет возможность точного контроля параметров атаки и анализа влияния этих параметров на производительность системы, обеспечивая воспроизводимость результатов и упрощая процесс отладки и улучшения защиты.

В рамках валидации устойчивости, предложенная методология “Реал-Сим-Реал” обеспечивает переносимость разработанных защитных механизмов и всестороннюю оценку уязвимостей системы. Предварительные испытания моделей визуального локального позиционирования (VLA) показали, что до начала моделирования атак, они достигали уровня успешного выполнения простых задач до 90% (TSR). Сочетание симуляций и реальных тестов позволяет верифицировать эффективность защиты в различных условиях и гарантировать её работоспособность при переходе от контролируемой среды к реальным сценариям эксплуатации.

Для проведения экспериментов в реальных условиях использовалась роботизированная система VLA, состоящая из манипулятора Franka Panda с камерами и микрофоном, подвергающаяся воздействию различных атак, включая электромагнитное излучение, лазерное и ультразвуковое излучение, а также проекции.

Укрепление Защиты: Состязательное Обучение для Устойчивости

Процесс, известный как состязательное обучение, значительно повышает устойчивость моделей к внешним воздействиям. В ходе этой процедуры, модель целенаправленно подвергается воздействию симулированных атак в процессе обучения. Имитация различных помех и манипуляций позволяет ей научиться распознавать и игнорировать нежелательные сигналы, что критически важно для работы в реальных условиях. Подобный подход позволяет модели не просто запомнить обучающие данные, но и обобщить полученные знания, эффективно противостоя новым, ранее не встречавшимся атакам. В результате, устойчивость к физическим воздействиям и намеренным искажениям значительно возрастает, обеспечивая надежную работу даже в сложных ситуациях.

Обучение с использованием искусственно созданных атак позволяет модели VLA значительно улучшить способность к обобщению и противостоять манипуляциям в реальных условиях. Добавляя в тренировочный набор данных примеры, имитирующие физические воздействия и искажения, модель учится распознавать и игнорировать нежелательные изменения во входных данных. Этот процесс, известный как состязательное обучение, позволяет VLA не просто запоминать тренировочные примеры, но и понимать принципы, лежащие в основе корректного функционирования, что делает её более устойчивой к различным помехам и атакам. В результате модель демонстрирует повышенную надежность и точность даже в сложных и непредсказуемых ситуациях, приближенных к реальным условиям эксплуатации.

Исследования показали, что применение метода состязательного обучения значительно повышает устойчивость моделей, таких как OpenVLA, OpenVLA-OFT, pi0 и pi0-fast, к различным атакам. Демонстрируется увеличение показателя успешного выполнения задач (Task Success Rate) в условиях атак, при этом на чистых данных наблюдается прирост производительности около 3%, а при умеренной интенсивности атак на сенсоры – до 60%. Особенно заметно влияние состязательного обучения на модели, уязвимые к атакам спуфинга голоса, например, OpenVLA-OFT, которые без защиты демонстрируют практически нулевую производительность в таких сценариях. Эти результаты подтверждают эффективность состязательного обучения как ключевого инструмента для повышения надежности и безопасности систем, использующих модели машинного обучения.

Данное изображение демонстрирует последствия реальной атаки.

Исследование уязвимости VLA-моделей к физическим атакам на сенсоры подчеркивает необходимость глубокого понимания систем, лежащих в основе искусственного интеллекта. Подобно тому, как взлом системы требует выявления её слабых мест, так и оценка устойчивости модели к внешним воздействиям требует анализа её внутренних механизмов. Как однажды заметил Алан Тьюринг: «Иногда люди, у которых есть все возможности, не видят тех, которые перед ними». Это наблюдение применимо и к сфере безопасности ИИ: часто самые очевидные уязвимости остаются незамеченными из-за недостаточного внимания к деталям и принципам работы системы. Предложенный в работе фреймворк симуляции и метод атак, направленные на повышение устойчивости, представляют собой попытку «взломать» систему, чтобы понять её слабые места и укрепить защиту.

Куда же дальше?

Представленная работа, как и любая попытка обуздать сложность, лишь обнажает новые грани уязвимости. Показанная подверженность моделей VLA физическим атакам на сенсоры – не столько провал, сколько закономерный результат. Система, не подвергающаяся систематическому взлому, – это система, не познанная в полной мере. Разработанный симуляционный фреймворк – полезный инструмент, однако он, подобно любой модели, есть лишь упрощение реальности. Необходимо двигаться дальше, к созданию сред моделирования, способных учитывать непредсказуемость физического мира, его шум и несовершенство.

Очевидно, что простое увеличение объема данных для adversarial training не решит проблему. Требуется переосмысление самой архитектуры моделей VLA, поиск принципиально новых подходов к представлению и обработке информации. Возможно, ключ кроется в интеграции принципов самовосстановления и адаптации, в создании систем, способных не только обнаруживать атаки, но и компенсировать их последствия.

В конечном счете, задача состоит не в создании абсолютно неуязвимых систем – это иллюзия. Задача – в создании систем, способных эффективно функционировать в условиях постоянного противодействия, в условиях, когда взлом – это не конец, а начало нового цикла познания и совершенствования. И пусть каждый успешный взлом становится не поражением, а уроком.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10008.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-15 21:47