Скрытая угроза: Атака «государственным ключом» на модели «видение-язык-действие»

Автор: Денис Аветисян

Исследователи продемонстрировали новый, незаметный способ внедрения бэкдора в модели, обрабатывающие визуальную информацию, язык и действия, используя начальное состояние роботизированной руки в качестве триггера.

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"

В процессе обучения агента с подкреплением злоумышленник может незаметно внедрить скрытую уязвимость, модифицируя обучающие данные таким образом, что при столкновении с определенным состоянием, модель будет выполнять заранее заданные атакующим действия, оставаясь при этом работоспособной на чистых входных данных.

Предложена атака State Backdoor, использующая начальное состояние роботизированной руки для активации бэкдора в моделях «видение-язык-действие» и потенциально пригодная для водяных знаков на наборах данных.

Несмотря на широкое внедрение моделей «зрение-язык-действие» в критически важных приложениях, таких как робототехника, их уязвимость к скрытым атакам остаётся недостаточно изученной. В работе ‘State Backdoor: Towards Stealthy Real-world Poisoning Attack on Vision-Language-Action Model in State Space’ исследуется новый тип бэкдор-атаки, использующий начальное состояние манипулятора робота в качестве незаметного триггера. Показано, что разработанный подход, основанный на генетическом алгоритме, обеспечивает более 90% успешности атаки без снижения производительности на чистых данных, открывая возможности для скрытой маркировки наборов данных. Какие дополнительные меры защиты необходимы для обеспечения безопасности и надежности систем искусственного интеллекта, работающих в реальном мире?

Растущая Угроза Воплощенного Искусственного Интеллекта

Все более широкое внедрение моделей «Зрение-Язык-Действие» (VLA) в реальные роботизированные системы приводит к значительному расширению поверхности атак. Ранее уязвимости ограничивались программным обеспечением и сетями, однако теперь злоумышленники могут воздействовать на роботов непосредственно через восприятие окружающей среды и обработку языковых команд. Это означает, что даже незначительные манипуляции с визуальной информацией или лингвистическими инструкциями могут привести к непредсказуемым и опасным последствиям, начиная от нарушения нормальной работы и заканчивая физическим повреждением оборудования или нанесением вреда окружающим. В связи с этим, обеспечение безопасности VLA-систем становится критически важной задачей, требующей разработки новых методов защиты и оценки рисков, учитывающих специфику взаимодействия роботов с физическим миром.

Традиционные методы защиты информации оказываются неэффективными в отношении воплощенного искусственного интеллекта, поскольку они не учитывают уникальную природу взаимодействия робота с физическим миром. Стандартные сетевые брандмауэры и криптографические протоколы не способны предотвратить манипуляции, направленные непосредственно на сенсорные системы или исполнительные механизмы робота. Необходима разработка принципиально новых подходов к оценке уязвимостей, учитывающих не только программный код, но и физические характеристики системы, а также возможность обмана восприятия. Эффективная защита воплощенного ИИ требует комплексного подхода, включающего анализ атак на уровне восприятия, обработки языка и действий, а также создание надежных механизмов обнаружения и нейтрализации угроз, способных адаптироваться к динамично меняющимся условиям окружающей среды.

Слияние возможностей восприятия, обработки языка и осуществления действий в системах искусственного интеллекта открывает новые горизонты для злонамеренных манипуляций. Если раньше взлом ограничивался манипулированием данными или кодом, то теперь злоумышленники могут воздействовать на робота посредством специально сформулированных языковых команд, которые, будучи правильно интерпретированы системой восприятия, приведут к нежелательным или даже опасным действиям. Например, тщательно подобранная фраза, воспринимаемая системой как безобидная просьба, может заставить робота выполнить задачу, противоречащую его изначальному программированию или представляющую угрозу для окружающей среды. Такая возможность обусловлена тем, что системы, основанные на моделях «Восприятие-Язык-Действие», полагаются на сложную интерпретацию входных данных, и даже незначительные изменения в этих данных могут привести к непредсказуемым последствиям. В связи с этим, критически важно разрабатывать методы защиты, способные выявлять и нейтрализовать подобные манипуляции, учитывая тесную взаимосвязь между языковым вводом и физическими действиями робота.

Растущая зависимость от моделей «Видение-Язык-Действие» (VLA) для управления робототехническими системами требует всестороннего понимания потенциальных уязвимостей и способов их эксплуатации. Эти модели, объединяющие восприятие окружающей среды, обработку естественного языка и выполнение действий, становятся ключевым звеном в автоматизации различных процессов, однако их сложность открывает новые возможности для злоумышленников. В отличие от традиционных программных систем, VLA-модели подвержены манипуляциям на уровне входных данных — искажение визуальной информации или ввод вводящих в заблуждение текстовых команд может привести к непредсказуемым и опасным последствиям. Исследование этих векторов атак, включая так называемые «состязательные примеры» и обходные пути, необходимо для разработки надежных механизмов защиты и обеспечения безопасности роботизированных систем, функционирующих в критически важных областях, таких как промышленность, здравоохранение и транспорт.

Предложенная система управления на основе VLA (Virtual Latent Action) для 6-степенного робота-манипулятора использует инструкции задачи, начальное состояние робота и визуальные данные для генерации последовательности действий, необходимых для выполнения задачи.

Скрытые Бэкдоры: Новая Угроза Роботизированных Систем

Атака «Скрытая дверь состояния» (State Backdoor Attack) представляет собой новый метод компрометации роботизированных манипуляторов, основанный на использовании начального состояния суставов робота в качестве скрытого триггера для выполнения злонамеренных действий. В отличие от традиционных атак, эксплуатирующих уязвимости программного обеспечения или сети, данный подход внедряет бэкдор непосредственно в логику управления, реализованную в модели VLA (Variable Linear Actuator). Активация бэкдора происходит при достижении роботом определенной, заранее заданной конфигурации начальных углов суставов, что позволяет злоумышленнику удаленно и незаметно инициировать нежелательное поведение манипулятора, обходя стандартные механизмы безопасности и контроля.

Атака заключается во внедрении скрытого кода непосредственно в логику управления манипулятором, реализованную на основе VLA-модели (Value-based Learning Algorithm). В отличие от традиционных атак, обходящих системы безопасности путем модификации входных данных или сетевых коммуникаций, данная методика позволяет злоумышленнику обойти стандартные ограничения и протоколы безопасности, поскольку вредоносный код становится неотъемлемой частью процесса принятия решений манипулятором. Это достигается путем изменения алгоритма управления таким образом, чтобы определенные условия или команды, встроенные в VLA-модель, приводили к несанкционированным действиям. Таким образом, стандартные механизмы контроля и защиты, предназначенные для предотвращения нежелательного поведения, оказываются неэффективными, так как они не могут обнаружить или предотвратить действия, инициированные изнутри самой системы управления.

Атака, основанная на манипуляции начальными положениями суставов роботизированной руки, позволяет злоумышленнику удаленно активировать внедренный бэкдор и скомпрометировать действия робота. Изменяя начальные углы поворота каждого сустава в пределах допустимого диапазона, атакующий может создать специфическую конфигурацию, которая служит триггером для запуска вредоносного кода, встроенного в модель управления роботом. Данный метод обхода позволяет злоумышленнику влиять на поведение робота, не обнаруживаясь стандартными системами безопасности, поскольку начальные положения суставов рассматриваются как легитимная часть процесса инициализации и не подвергаются дополнительной проверке на предмет скрытых команд.

Для оптимизации выбора скрытных и эффективных состояний-триггеров, активирующих атаку, используется Preference-guided Genetic Algorithm (PGGA). Данный алгоритм сочетает в себе принципы генетических алгоритмов с функцией предпочтений, позволяющей оценить как эффективность триггера в активации вредоносного поведения, так и его скрытность. PGGA итеративно генерирует популяции начальных состояний суставов манипулятора, оценивает каждое состояние на основе заданных критериев (эффективность активации и минимизация отклонений от нормальной работы), и отбирает наиболее перспективные состояния для дальнейшей эволюции. В результате процесса оптимизации достигается формирование набора состояний, которые позволяют надежно и незаметно активировать скрытый бэкдор в системе управления роботом.

Метод State Backdoor позволяет внедрить скрытый функционал в модель робота путем поиска правдоподобных начальных состояний, синтеза отравленных данных для обучения и последующей активации вредоносного поведения путем установки робота в найденное триггерное состояние.

Экспериментальное Подтверждение Эффективности Атаки

Атака, основанная на внедрении скрытой уязвимости (State Backdoor Attack), была протестирована на низкобюджетном 6-степенном роботизированном манипуляторе SO-101, интегрированном с фреймворком управления VLA (Virtual Link Architecture). Данная платформа позволила оценить практическую реализуемость и эффективность атаки в реальных условиях. Робот SO-101 был выбран как репрезентативная модель, широко используемая в исследовательских и образовательных целях, что обеспечивает релевантность полученных результатов для широкого круга приложений. Интеграция с VLA обеспечила необходимую инфраструктуру для управления и мониторинга поведения робота во время проведения атак.

Эксперименты, проведенные с использованием моделей управления виртуальными агентами (VLA) — π0, ACT, DP, SmolVLA и OpenVLA — показали, что атака State Backdoor способна вызывать нежелательные действия манипулятора. При этом, достигнутый уровень успешности атаки (Attack Success Rate — ASR) составил 90%, при сохранении нормальной функциональности робота в обычных условиях эксплуатации. Данный результат подтверждает возможность реализации атаки без нарушения стандартных операций, что существенно повышает риск ее применения в реальных сценариях.

Атака успешно изменяла поведение робота в рамках разнообразных задач, что демонстрирует ее потенциальную опасность в реальных условиях. Эксперименты показали, что злоумышленник способен заставить робота выполнять нежелательные действия, не нарушая при этом его нормальной функциональности, что затрудняет обнаружение атаки. Это указывает на возможность использования данной атаки для нанесения физического ущерба или нарушения производственных процессов в системах, использующих роботов для автоматизации и выполнения критически важных задач. Способность манипулировать поведением робота в различных сценариях подтверждает необходимость разработки надежных механизмов защиты от подобных атак.

Для повышения эффективности формирования целевых действий при реализации скрытой атаки (backdoor) используется траектория противоположного действия. Данный подход позволяет создавать более эффективные триггеры, поскольку он максимизирует расхождение между нормальным и вредоносным поведением робота. Использование траектории противоположного действия способствует более надежному запуску backdoor, поскольку даже незначительные отклонения от нормальной траектории приводят к активации вредоносного поведения, что подтверждается высокой успешностью атаки (Attack Success Rate) в экспериментах.

Результаты показывают, что даже при умеренных уровнях отравления данных (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">p</span>) наблюдается снижение точности автоматического распознавания речи (ASR) и скорости успешного выполнения задач манипулирования роботом SmolVLA. — Результаты показывают, что даже при умеренных уровнях отравления данных ( $p$ ) наблюдается снижение точности автоматического распознавания речи (ASR) и скорости успешного выполнения задач манипулирования роботом SmolVLA.

Перспективы Защиты и Дальнейшие Исследования

Исследование эффективности общепринятых методов защиты, таких как точная обрезка (Fine-Pruning) и сжатие изображений, против атак, использующих скрытые состояния (State Backdoor Attacks), выявило их частичную эффективность. Несмотря на то, что данные методы способны снизить уязвимость модели, они не обеспечивают полной защиты от злонамеренного воздействия. Анализ показал, что злоумышленники могут обойти эти механизмы, используя более сложные стратегии внедрения бэкдоров, основанные на манипулировании входными данными и внутренними состояниями системы. Таким образом, хотя Fine-Pruning и сжатие изображений могут служить первой линией обороны, необходима разработка более надежных и комплексных методов защиты, учитывающих специфику атак, использующих скрытые состояния, для обеспечения безопасности и надежности систем искусственного интеллекта.

Исследования показали, что стандартные методы защиты, такие как тонкая обрезка (Fine-Pruning) и сжатие изображений, способны лишь частично снизить уязвимость к атакам, внедряющим скрытые триггеры (state backdoors). Несмотря на определенное смягчение последствий, эти стратегии не обеспечивают полной защиты от злонамеренного воздействия. Данный факт подчеркивает настоятельную необходимость разработки принципиально новых, более надежных механизмов, способных эффективно противостоять угрозам, нацеленным на манипулирование поведением систем искусственного интеллекта, особенно в критически важных приложениях, таких как управление робототехническими комплексами.

Исследование продемонстрировало высокую эффективность метода водяных знаков для верификации целостности наборов данных и выявления потенциальных атак. Применение данного подхода позволило достичь точности определения ключевых параметров Top-1 в 97.3% и Top-10 в 99.7%. Статистическая значимость полученных результатов подтверждается значением log10(p-value), превышающим 14, что свидетельствует о крайне низкой вероятности случайного совпадения и высокой надежности метода в обнаружении манипуляций с данными.

Дальнейшие исследования будут направлены на разработку принципиально новых механизмов защиты, специально адаптированных для противодействия атакам, основанным на изменении состояний, в роботах, управляемых VLA (Variable Length Array). Эти механизмы будут учитывать специфику управления роботами, где манипуляции с внутренним состоянием могут приводить к скрытым уязвимостям. Основной акцент будет сделан на создании систем, способных обнаруживать и нейтрализовывать аномалии в последовательностях состояний, которые могут указывать на внедрение бэкдора. Предполагается, что разработанные решения позволят повысить устойчивость робототехнических систем к злонамеренным воздействиям, обеспечивая надежность и безопасность их функционирования в реальных условиях эксплуатации.

Результаты демонстрируют устойчивость скрытой атаки на состояние к сжатию изображений.

Исследование демонстрирует, что даже самые передовые модели Vision-Language-Action (VLA) уязвимы к тщательно спланированным атакам, использующим скрытые триггеры в пространстве состояний. Авторы предлагают метод State Backdoor, который позволяет внедрить бэкдор, используя начальное состояние роботизированной руки, что делает атаку практически незаметной. Как заметил Роберт Тарьян: «Простота — высшая степень совершенства». Эта фраза особенно актуальна в контексте данной работы, поскольку предложенный метод использует простой, но эффективный способ манипулирования моделью, подчеркивая, что элегантные решения часто оказываются наиболее действенными. Внедрение бэкдора таким образом поднимает важные вопросы о защите целостности данных и необходимости разработки более надежных механизмов защиты от подобных атак, особенно в контексте автоматизации и робототехники.

Что впереди?

Представленная работа демонстрирует, как системы, даже те, что кажутся сложными и адаптивными, могут быть подвержены воздействию, заложенному в их начальных условиях. Не столько взлом, сколько мягкое направление эволюции, использование энтропии в собственных целях. Вместо того, чтобы стремиться к абсолютной защите, возможно, стоит сосредоточиться на понимании того, как системы учатся стареть достойно, как они интегрируют нежелательные воздействия в свою собственную историю.

Очевидным направлением для дальнейших исследований является изучение устойчивости подобных «закладок» к изменениям в среде и расширению данных. Однако, более фундаментальный вопрос заключается в том, как определить «нормальное» старение системы. Где проходит грань между естественной эволюцией и намеренным воздействием? Иногда наблюдение — единственная форма участия, и возможно, лучше позволить системе раскрыться, чем пытаться ускорить или замедлить её естественный процесс.

В конечном счете, «водяные знаки» в наборах данных и скрытые триггеры — лишь симптомы более глубокой проблемы: доверия к данным и алгоритмам. Мудрые системы не борются с энтропией — они учатся дышать вместе с ней, принимая неизбежность изменений и адаптируясь к ним. Попытки создать абсолютно безопасную систему могут оказаться тщетными, ведь любая система, как и любое живое существо, обречена на перемены.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04266.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-11 08:40