随着具身AI机器人与智能移动载具的技术日益成熟，它们正快速进入公共与家庭场景，深刻改变了我们的工作与生活方式。然而，这类高度自主、能够与物理世界交互的设备一旦面临网络安全威胁，其后果将远超传统的网络攻击。

VicOne LAB R7实验室负责人张裕敏对此发出警示，强调业界对机器人网络安全的认知仍处于初级阶段，许多厂商甚至将高风险的远程控制功能视为产品的“亮点功能”，而非安全隐患。

为此，VicOne LAB R7实验室借此次受访机会，对外发布一份详尽的网络安全风险核查清单，包括：《具身AI智能移动载具网络安全风险检核表》（以下简称《安全检核表》），以及《具身AI智能移动载具延伸相关领域网络安全风险检核表》（以下简称《安全检核表2》），旨在为整个机器人产业链、企业乃至个人用户提供一套确认网络安全风险的基本核查标准。

张裕敏明确指出，这份检核表应被视为确认网络安全风险的基础清单，所有列出的项目都应成为安全检测的基本内容。

他表示，该检核表堪称“全球首份”针对机器人推出的网络安全检核清单，希望起到抛砖引玉的作用，推动社会各界正视具身AI机器人带来的全面挑战。

针对机器人本体：从硬件底层到智能核心的深度验证

针对具身AI智能移动载具本身的安全，VicOne LAB R7实验室发布的《安全检核表》已涵盖从最底层的硬件芯片到最上层AI模型的数十项严格检查。

张裕敏认为，无论是产业应用还是个人使用，在引入具身AI机器人或相关智能移动设备时，均可参照检核表的具体条目逐一查验。

在最底层的硬件层（Hardware Level），安全检查需深入至芯片与传感器。

为防范恶意固件植入与后门，《安全检核表》要求必须验证芯片安全启动（Secure Boot）、硬件加密模块（HSM/TEE），并测试是否能抵御旁路攻击（Side-Channel Attack），通过功耗分析、电磁辐射或时间序列分析等方式，检验是否存在密钥或模型信息泄露的风险。

此外，传感器安全验证，如模拟虚假信号攻击（GPS欺骗）或传感器注入攻击，也是确保机器人不会被误导而做出错误行为的关键环节。

向上推进至固件层与操作系统层，检核重点在于系统完整性与权限隔离。《安全检核表》要求必须对固件进行严格的签名验证，并模拟中间人攻击，确保OTA更新过程中不被恶意篡改。

在操作系统层面（如Ubuntu、Yocto或RTOS），则要求定期执行系统补丁（OS Patch）和软件升级（Update），落实root/sudo权限管控，并进行全面的安全加固（Hardening），以防范提权攻击。

在机器人中间层，特别是广泛采用的ROS/ROS2机器人操作系统，安全挑战尤为严峻。

由于ROS1默认无安全机制，任何知晓Master URI的节点均可接入，导致未授权节点可能注入恶意指令或窃取数据。

因此，《安全检核表》要求必须启用DDS-Security，验证ROS/ROS2节点的身份认证与访问控制，确保节点间通信使用TLS加密通道，并测试DoS防护能力，防止恶意节点发布大量消息阻断控制信号。

至于最上层的AI模型层，张裕敏指出，关键在于防范针对VLA/VLM模型的攻击。作为具身AI机器人的智能核心，VLA/VLM模型层被列入专项检查范围，因为攻击者不再需要入侵传统IT系统，而是直接针对模型逻辑与认知机制发起攻击。

《安全检核表》强调，必须对模型进行完整性验证，包括签名和哈希值（Hash）校验，并开展严格的提示词注入攻击（Prompt Injection）测试与安全策略审查。此类攻击可通过恶意提示词诱导模型偏离任务目标或造成信息泄露。

此外，鉴于VLA/VLM具备多模态特性，还需进行跨模态对抗攻击测试（例如图像与语言组合攻击），确保模型不会因对抗样本而产生误判。

同时，为保护开发团队的知识产权，《安全检核表》还要求开展模型侧信道攻击（Side-channel Attack）测试，通过功耗或缓存行为分析，检验是否可推断出模型权重或输入数据。此外，应参考OWASP ML Security Top 10与LLM Top 10等常见风险框架，应对不断演变的AI安全威胁。

在云端服务层（Cloud Services）方面，要求全面检测API安全性，并严格执行“最小权限原则”（IAM身份访问管理策略测试），避免账户被盗或横向渗透。这对于将AI算力或日志数据上传至云端的机器人而言，是数据保护的生命线。

生态圈延伸：远程管理、云端与手机端的风险链

具身AI机器人的安全不仅限于设备本身，更延伸至其运维的整个生态系统。

张裕敏表示，实验室发布的《具身AI智能移动载具延伸相关领域网络安全风险检核表》（即《安全检核表2》）同样聚焦于这些外部连接可能带来的潜在风险。

在Fleet Mgmt层（远程车队管理/多机协同）方面，由于此类系统可同时控制大量机器人，一旦遭黑客入侵，后果不堪设想。《安全检核表2》要求验证远程控制与任务分发的权限管理体系，防范C2攻击（Command and Control，命令与控制）。

更重要的是，必须建立安全的OTA及软件更新管理流程，包括签名验证、分阶段推送（Staged Rollout）以及回滚机制（Rollback），避免恶意更新导致整批设备集体失效。

作为控制终端的手机App层，检查项目包括应用数据访问安全（防止敏感数据明文存储）、通信加密（防范消息截获或MITM中间人攻击），以及强化身份认证机制（如MFA多因素认证、硬件令牌）。

从“做了”到“做对”：安全检核是必要共识

当前国际上尚缺乏针对具身AI的统一法规或安全标准，尽管已有ISO 10218-2或IEC 62443等规范存在，但难以应对具身AI的复杂性。张裕敏认为，中国大陆应尽快出台机器人安全相关的标准或法规，使厂商有据可依，也让用户在产品选型时有明确参考。

在法规尚未完善之前，这份《安全检核表》正是实验室从网络安全角度出发，建议产业主动采纳的自律性安全核查依据。张裕敏强调：“即使通过了检测仍可能存在风险，但总比什么都不做要好。”

这意味着，虽然网络安全风险无法完全消除，但通过这份《安全检核表》，各方至少能够厘清攻击的各个层面，避免攻击者从最基础的环节轻易突破防线，确保具身AI机器人在进入公共与家庭生活时，所带来的福祉远大于潜在威胁。

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