Loading... # CHAI 道路标志提示注入攻击技术分析 # 一、新闻概述 ## 1. 标题 自动驾驶汽车与无人机易受道路标志提示注入攻击 ## 2. 发布时间 2026 年 1 月 30 日 ## 3. 来源 The Register # 二、核心内容 ## 1. 事件摘要 ### A. 主要内容 加州大学圣克鲁兹分校和约翰霍普金斯大学的研究人员发现，自动驾驶汽车和无人机容易被道路标志上显示的恶意指令劫持。这项研究揭示了一类新型攻击——环境间接提示注入攻击。 ### B. 核心亮点 - 首次在物理环境中成功实施针对具身 AI 的视觉提示注入攻击 - 攻击成功率高达 92.5%（GPT-4o 模型） - 多语言攻击有效：中文、英文、西班牙语、混合语均测试通过 - 研究团队将该方法命名为 CHAI（针对具身 AI 的命令劫持） ## 2. 关键信息 ### A. 版本号/发布内容 研究论文已在 arXiv 发布 ### B. 重要数据 - 自动驾驶汽车攻击成功率：81.8%（GPT-4o）、54.74%（InternVL） - 无人机目标追踪攻击成功率：95.5% - 无人机降落点识别攻击成功率：68.1% - 遥控车物理测试成功率：92.5%（地面标志）、87.76%（车辆标志） ### C. 涉及产品/技术 - 大型视觉语言模型：GPT-4o、InternVL - 自动驾驶数据集：DriveLM - 无人机追踪系统：CloudTrack - 仿真环境：Microsoft AirSim ## 3. 背景介绍 ### A. 前置版本/历史 间接提示注入攻击已多次在 AI 聊天机器人中被发现，攻击者通过网页或 PDF 文档向 AI 注入恶意指令。 ### B. 相关上下文 这是首次将提示注入攻击从虚拟环境扩展到物理世界，直接威胁自动驾驶和无人机等具身 AI 系统的安全。 # 三、详细报道 ## 1. 主要内容 ### A. 功能更新 无功能更新，此为安全研究披露 ### B. 技术改进 研究人员使用 AI 优化提示注入内容，通过调整字体、颜色、标志位置来最大化攻击成功率 ### C. 政策变化 无政策变化 ## 2. 技术细节 ### A. 架构变化 CHAI 攻击流程架构： ```mermaid graph TB A[攻击者] -->|制作恶意标志| B[道路标志] B -->|摄像头捕获| C[具身 AI 系统] C -->|LVLM 解析| D{指令识别} D -->|成功劫持| E[执行恶意动作] D -->|正常识别| F[执行安全动作] E -->|危险行为| G[交通事故/错误追踪] F -->|安全行为| H[正常运行] ```  ### B. 性能指标 - 攻击准备时间：使用 AI 自动优化提示内容 - 攻击隐蔽性：人类难以察觉的视觉变化 - 跨语言能力：4 种语言测试通过 ### C. 兼容性说明 攻击适用于所有基于 LVLM 的视觉 AI 系统 ## 3. 数据与事实 ### A. 攻击类型对比 | 攻击场景 | GPT-4o 成功率 | InternVL 成功率 | 风险等级 | |---------|-------------|----------------|---------| | 自动驾驶汽车劫持 | 81.8% | 54.74% | 高 | | 无人机目标追踪劫持 | 95.5% | 未测试 | 极高 | | 无人机降落点欺骗 | 68.1% | 未测试 | 中 | | 遥控车地面标志 | 92.5% | 约 50% | 高 | | 遥控车车辆标志 | 87.76% | 约 50% | 高 | ### B. 测试环境 - 虚拟环境：DriveLM 数据集、Microsoft AirSim 仿真 - 物理环境：UCSC Baskin Engineering 2 大楼 ### C. 攻击示例 - 在人行横道放置"继续前进"标志，欺骗汽车无视行人 - 在普通车辆顶部放置"Police Santa Cruz"标志，诱导无人机追踪错误目标 # 四、影响分析 ## 1. 行业影响 ### A. 竞争格局 - 所有依赖 LVLM 的自动驾驶和无人机厂商都受影响 - 可能引发对 AI 安全性的广泛担忧 ### B. 技术趋势 - 提示注入攻击从文本领域扩展到视觉领域 - 物理世界 AI 安全成为新兴研究方向 ## 2. 用户影响 ### A. 现有用户 - 自动驾驶汽车乘客面临安全风险 - 无人机操作者可能失去控制 ### B. 潜在用户 - 可能延缓自动驾驶技术的普及 - 增加监管审批难度 ### C. 迁移成本 - 需要重新设计视觉 AI 系统的安全机制 - 增加对抗性训练和输入验证成本 ## 3. 技术趋势 ### A. 技术方向 - AI 对抗鲁棒性研究将成为重点 - 多模态输入验证机制亟待建立 ### B. 生态影响 - 可能催生 AI 安全审计新行业 - 推动 AI 安全标准的制定 # 五、各方反应 ## 1. 官方回应 研究人员 Luis Burbano 表示："我们确实可以创建在物理世界中有效的攻击，这可能对具身 AI 构成真正威胁，我们需要针对这些攻击的新防御措施。" 项目负责人 Alvaro Cardenas 教授表示："我们正在尝试深入挖掘这些攻击的优缺点，分析哪些攻击在控制具身 AI 或规避人类检测方面更有效。" ## 2. 业内评价 ### A. 专家观点 - 这是提示注入攻击从虚拟世界向物理世界扩展的重要里程碑 - 暴露了当前 LVLM 系统在安全设计上的根本缺陷 ### B. 社区反馈 - 文章在 The Register 已获得 73 条评论 - Reddit、Twitter 等平台引发广泛讨论 ## 3. 用户反馈 ### A. 正面评价 - 研究有助于提前发现安全隐患 - 白帽研究促进 AI 安全改进 ### B. 负面评价 - 担心攻击方法被恶意利用 - 对自动驾驶技术安全性产生质疑 ### C. 中立观察 - 需要平衡技术进步与安全风险 - 监管政策需要跟上技术发展 # 六、相关链接 ## 1. 官方公告 - 研究论文 PDF：arXiv:2510.00181 ## 2. 相关报道 - The Register：低成本恶意攻击针对自动驾驶（2025 年 3 月） - The Register：自动驾驶汽车被镜子欺骗（2025 年 9 月） ## 3. 技术文档 - DriveLM 数据集 - Microsoft AirSim 仿真平台 *** ## 参考资料 1. [Autonomous cars, drones cheerfully obey prompt injection by road sign](https://www.theregister.com/2026/01/30/road_sign_hijack_ai/) 2. [CHAI: Command Hijacking Against Embodied AI (Research Paper)](https://arxiv.org/pdf/2510.00181) 最后修改：2026 年 02 月 02 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏