超越模型越狱：对嵌入式智能体“十宗罪”的系统性剖析
密码学与安全
2025-12-09 v1 机器人学
摘要
嵌入式 AI 系统将语言模型与真实世界的感知、移动能力以及云端移动应用相结合。然而尽管模型越狱引起了广泛关注，嵌入式智能的更广泛系统堆栈仍 largely 未被探索。本文我们对 Unitree Go2 平台进行首次整体性安全分析，发现了跨层次的十个漏洞，即“嵌入式 AI 安全的十宗罪”。通过 BLE 嗅探、流量拦截、APK 逆向工程、云端 API 测试和硬件探针，我们在无线配置、核心模块和外部接口三个架构层面识别出系统性弱点，包括硬编码密钥、可预测的握手令牌、WiFi 凭证泄露、缺失的 TLS 验证、静态 SSH 密码、多语言安全绕过行为、不安全的本地中继通道、弱绑定逻辑以及未限制的固件访问。这些漏洞共同允许对手劫持设备、注入任意命令、提取敏感信息或获得完全物理控制权。我们的发现表明，仅靠对模型本身进行对齐是不够的，必须全面考虑整个软件硬件生态系统的安全性。我们结合在整个软件硬件生态系统中保持稳健性的经验教训和建议，为构建保持稳健性的嵌入式平台提供指导。
引用
@article{arxiv.2512.06387,
title = {Beyond Model Jailbreak: Systematic Dissection of the "Ten DeadlySins" in Embodied Intelligence},
author = {Yuhang Huang and Junchao Li and Boyang Ma and Xuelong Dai and Minghui Xu and Kaidi Xu and Yue Zhang and Jianping Wang and Xiuzhen Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.06387},
year = {2025}
}