面向稳健和安全的具身AI：关于脆弱性与攻击的综述

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具身AI系统，包括机器人和自动驾驶车辆，正越来越多地应用于现实世界的场景中，在这些场景中，它们面临着来自环境和系统层面的多种脆弱性。这些脆弱性通过传感器欺骗、对抗攻击以及任务与运动规划的失败等方式表现出来，给稳健性和安全性带来了重大挑战。尽管相关研究日益增多，但现有的综述文章很少专门关注具身AI系统的独特安全与安全性挑战。大多数前期工作要么讨论的是一般性的AI脆弱性，要么关注某些孤立的方面，缺乏一个专门且统一的框架来针对具身AI进行研究。本综述填补了这一关键空白，具体通过以下几方面进行阐述：(1) 将具身AI特有的脆弱性划分为外源性（例如，物理攻击、网络安全威胁）和内源性（例如，传感器故障、软件缺陷）两大类；(2) 系统地分析具身AI中特有的对抗攻击范式，重点探讨其对感知、决策以及具 ………………………………