机器人安全

人形机器人和具身智能正在从实验室走进工厂、仓库和商业场所。它们身上跑着和大模型、智能体同源的那套软件栈，但多了一个软件系统从来不曾拥有的东西：物理执行能力。这决定了它的安全问题不能照搬网络安全的那一套结论。

为什么它和纯软件安全不一样

在纯软件系统里，一次越权读取最坏的结果是数据泄露，损失可以评估、可以回滚。机器人不一样：

• 后果不可回滚。一次错误的关节力矩指令可能造成人身伤害或设备损毁，没有「撤销」按钮。
• 传感器是攻击面，不是可信输入。机器人的决策完全建立在感知之上，而摄像头、激光雷达、IMU 都可能被欺骗或重放。
• 实时性使传统防护手段失效。控制回路有硬性时延要求，很多场景下没有余量去跑完整的鉴权与审计链路。
• 安全与功能目标直接冲突。为了响应速度放宽的校验，恰恰就是攻击者利用的缺口。

本分类计划覆盖的方向

• 通信链路安全：ROS / ROS2 的 DDS 通信模型、话题与服务的鉴权机制、中间人攻击与消息重放。
• 感知层欺骗：激光雷达点云注入、视觉对抗样本、IMU 数据伪造对定位与避障的影响。
• 运动控制与动作权限：指令注入、急停链路绕过、工作空间边界失效的成因与防护。
• 具身智能体的权限模型：大模型决策层与物理执行层之间的边界如何划分，什么动作必须要求人工确认。
• 固件与供应链：机器人厂商的固件更新链路、第三方运动库与视觉组件引入的风险。

这个方向的内容还在整理和验证中，写好后会陆续发布在这里。