6 Minuty
Roboty wykorzystujące kamerę i modele wizji-językowej coraz częściej są używane do interakcji ze światem zewnętrznym — od pojazdów autonomicznych po drony i systemy przemysłowe. Okazuje się, że maszyna, zanim wysłucha człowieka, może podjąć decyzję na podstawie polecenia zakodowanego w formie wydrukowanego znaku. Najnowsze badania pokazują, że prompt injection — znane głównie z chatbotów i asystentów AI — może wyjść poza ekran i fizycznie przejmować kontrolę nad autonomicznymi urządzeniami, niezauważalnie zmieniając ich zachowania.
W odróżnieniu od konwencjonalnych ataków wykorzystujących złośliwe oprogramowanie czy symulowanie sygnałów z czujników, tutaj atak opiera się na środowisku jako polu wprowadzania danych. Wystarczy przykleić mylący napis, grafikę lub znak drogowy w zasięgu obiektywu robota. Człowieka takie oznaczenie może nie zaniepokoić. Jednak dla algorytmu AI analizującego teksty i obrazy może to być sygnał do wykonania konkretnego polecenia.
W środowisku symulacyjnym badacze uzyskali skuteczność ataku na poziomie aż 81,8% — dotyczyło to scenariusza jazdy autonomicznej. W przypadku awaryjnego lądowania drona efektywność wynosiła 68,1%. Z kolei w rzeczywistych testach z małym samochodzikiem robotycznym wydrukowane polecenia z powodzeniem przejmowały kontrolę nad nawigacją w co najmniej 87% przypadków. Wyniki te potwierdzają, że zagrożenie nie jest tylko ciekawostką laboratoryjną, ale realnym ryzykiem dla rozwoju robotyki AI.
Kiedy zwykły znak zamienia się w instrukcję
Nowa technika, nazwana CHAI, celuje w kluczowy etap działania wielu współczesnych systemów autonomicznych: tzw. „warstwa poleceń”. Modele wizji-językowe (VLM - vision-language models) generują pośrednie instrukcje, które w formie tekstowej stanowią plan działania. Następnie sterowniki zamieniają te plany na ruchy, hamowanie czy polecenia silnikowe.
Jeśli osoba atakująca wstawi fałszywy komunikat na tym etapie, pozostałe komponenty robota wykonają go bezbłędnie — bez konieczności instalowania szkodliwego oprogramowania lub uzyskiwania dostępu do wnętrza urządzenia. Robot zachowuje się zgodnie z założeniami producenta, jednak kieruje się błędnymi, spreparowanymi informacjami tekstowymi.
Kluczowe jest to, że opisany model zagrożenia jest celowo „niskotechnologiczny”. Atakujący nie musi mieć dostępu do systemów sterujących. Wystarczy, że potrafi umieścić obiekt tekstowy w polu widzenia kamery — począwszy od kartki przyklejonej do ściany, po plakaty czy etykiety naniesione przy punktach orientacyjnych.
CHAI: Prompt injection przenoszące się między scenami, modelami i językami
Rozwiązanie CHAI nie tylko optymalizuje treść komunikatów, lecz także sposób ich ekspozycji — uwzględniając kolory, rozmiary i lokalizację. Czytelność napisu dla modelu AI decyduje, czy przekaz zostanie uznany za instrukcję wykonalną przez robota.
Zespół badawczy opisał również tzw. „uniwersalne prompty”, które działają skutecznie na nowych zdjęciach i w kolejnych środowiskach, osiągając średnio co najmniej 50% skuteczności w różnych zadaniach i modelach. W niektórych konfiguracjach opartych na GPT wskaźnik ten przekracza 70%. Co ciekawe, atak funkcjonuje także przy użyciu wielu języków — w tym chińskiego, hiszpańskiego oraz wersji mieszanych. Z punktu widzenia bezpieczeństwa AI, wielojęzyczność sprawia, że komunikat jest mniej oczywisty dla postronnych ludzi, lecz doskonale rozpoznawalny przez model maszynowy.
Tym samym nie chodzi tutaj o pojedynczego robota w wyizolowanym pomieszczeniu. Problem dotyczy szerokiej klasy robotów i systemów sztucznej inteligencji, które coraz częściej traktują tekst jako nieodłączny element modelu otaczającego świata.
Nowe wyzwania dla zespołów ds. bezpieczeństwa robotów
Badacze wskazują kilka praktycznych kierunków obrony przed tego typu atakami. Jednym z nich jest filtrowanie i wykrywanie podejrzanych komunikatów: system powinien skanować obrazy rejestrowane przez kamerę oraz pośrednie wyjścia modelu AI pod kątem tekstów niepasujących do kontekstu. Drugą strategią jest zaawansowane „wyrównywanie” — czyli uczenie modeli, by unikały traktowania przypadkowego tekstu z otoczenia jako instrukcji, zwłaszcza jeśli są one sprzeczne z ogólnymi celami misji czy zasadami bezpieczeństwa.
W perspektywie długoterminowej zespół apeluje o badania nad odpornością systemów na ataki prompt injection, które zapewnią rzeczywiste gwarancje bezpieczeństwa. Praktyczny krok możliwy do wdrożenia już dziś polega na tym, aby zawsze traktować rozpoznane teksty jako niezaufane dane wejściowe, zanim będą mogły wpływać na planowanie ruchu czy decyzje operacyjne robota. Każdy tekst powinien przejść dodatkowe sprawdzenia pod kątem zgodności z celami misji i zasadami bezpieczeństwa.
Jeśli twój robot korzysta z rozpoznawania znaków, warto sprawdzić, co się stanie, gdy pojawią się fałszywe komunikaty. Problem prompt injection AI w przestrzeni fizycznej ma być tematem prezentacji podczas konferencji SaTML 2026, co z pewnością przyciągnie jeszcze większą uwagę środowiska bezpieczeństwa AI i robotyki.
Podsumowanie: Ewolucja zagrożeń w robotyce AI
Rozwój zaawansowanych technologicznie robotów wyposażonych w modele wizji-językowej to przełom w automatyzacji i interakcji ze światem rzeczywistym. Jednak pojawia się nowe ryzyko — manipulacja środowiskiem, które AI traktuje jako legalne źródło poleceń. Prompt injection wykorzystujące drukowane instrukcje otwiera drogę do subtelnych, trudnych do wykrycia ataków na systemy autonomiczne.
Co ważne, jest to zagrożenie szerokie, mogące dotyczyć pojazdów autonomicznych poziomu 4 i 5, dronów ratunkowych, robotów magazynowych czy rozwiązań smart city. Kluczową kwestią dla branży bezpieczeństwa sztucznej inteligencji jest opracowanie i wdrożenie skutecznych mechanizmów filtrujących i analizujących każdą wykrytą informację tekstową. Tylko wtedy rozwój robotyki opartej na AI pozostanie nie tylko innowacyjny, ale i bezpieczny dla ludzi oraz infrastruktury.
Najważniejsze wnioski z badań o prompt injection
- Prompt injection przenika do świata rzeczywistego: ataki nie wymagają dostępu do systemów — wystarczy dobrze umieszczony napis lub znak.
- Technika CHAI pozwala modyfikować nie tylko treść, ale też wygląd instrukcji, zwiększając szanse skutecznego przejęcia kontroli nad robotem.
- Uniwersalne prompty sprawdzają się w różnych środowiskach i językach, co znacząco poszerza skalę zagrożenia.
- Kluczowe obszary obrony to: zaawansowane filtrowanie, rozpoznawanie kontekstu oraz nauka modeli, by odróżniały polecenie od przypadkowego tekstu.
Jak chronić roboty przed prompt injection AI?
- Regularnie testuj swoje systemy robotyczne, symulując obecność fałszywych znaków w otoczeniu.
- Wdrażaj mechanizmy wykrywające podejrzane teksty w obrazach z kamer i pośrednich rezultatach analizy modeli wizji-językowej.
- Traktuj każdy wykryty napis jako domyślnie niezaufany, wymagający weryfikacji przed realizacją polecenia.
- Rozwijaj algorytmy odporne na przypadkowe oraz celowe aktywacje poprzez tekst środowiskowy.
Wskazówka ekspertów: Stały rozwój robotyki i sztucznej inteligencji wymaga zarówno innowacyjnych technologii, jak i nowych standardów bezpieczeństwa. Regularnie analizuj możliwości ataku z użyciem prompt injection i bądź gotowy na ewolucję zagrożeń.
Bibliografia i źródła
- CHAI: Prompt Injection Attacks against Vision-Language Navigation
- SaTML Conference
- Badania własne oraz artykuły branżowe dotyczące bezpieczeństwa AI w robotyce (2023–2024).
Źródło: digitaltrends
Zostaw komentarz