论文页面 - 网络安全AI：人形机器人作为攻击向量

来源：https://huggingface.co/papers/2509.14139 发布于 2025年9月17日

摘要

Unitree G1 人形机器人在 BLE 配置协议方面存在漏洞，可被利用导出传感器数据，并能够被重新用于主动网络攻击，这凸显了提升商业机器人安全标准的必要性。

我们对 Unitree G1 人形机器人进行了系统性安全评估，发现它同时可作为隐蔽监控节点运作，并且能够被改造为主动网络攻击平台。初始访问可通过利用 BLE 配置协议实现，该协议包含一个关键的指令注入漏洞，允许通过畸形的 Wi-Fi 凭证获取 root 权限，这一漏洞可利用所有设备共享的硬编码 AES 密钥加以利用。对 Unitree 专有 FMX 加密的部分逆向工程揭示了一层静态 Blowfish-ECB 层和一个可预测的 LCG 掩码，从而能够审查该系统本应成熟的安全架构——这是我们在商业机器人中观察到的最完善的架构。两个实证案例研究揭示了该人形机器人的关键风险：(a) 该机器人充当特洛伊木马，每300秒不间断地向 43.175.228.18:17883 和 43.175.229.18:17883 两个地址导出多模态传感器和服务状态遥测数据，而操作员毫不知情，这违反了 GDPR 第6条和第13条；(b) 一个驻留的网络安全 AI (CAI) 代理可以从侦察转向针对任意目标（例如制造商的云控制平面）的进攻准备，展示了从被动监控到主动对抗行动的升级。这些发现主张采用自适应的 CAI 驱动防御机制，因为人形机器人正在进入关键基础设施领域，为制定未来物理-网络融合系统的安全标准提供了实证依据。

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