Enhancing Reliability in LLM-Integrated Robotic Systems: A Unified Approach to Security and Safety

📄 arXiv: 2509.02163v1 📥 PDF

作者: Wenxiao Zhang, Xiangrui Kong, Conan Dewitt, Thomas Bräunl, Jin B. Hong

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-02

💡 一句话要点

提出统一框架，提升LLM集成机器人在安全和复杂环境下的可靠性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LLM集成机器人 安全性 可靠性 提示注入攻击 安全验证

📋 核心要点

  1. 现有LLM集成机器人系统在对抗攻击和复杂环境中面临安全性和可靠性挑战。
  2. 论文提出统一框架，结合提示组装、状态管理和安全验证，提升系统安全性。
  3. 实验表明，该框架在对抗攻击和复杂环境中显著提升了LLM集成机器人的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种统一的框架，旨在提高大型语言模型（LLM）集成机器人的可靠性，包括防御对抗攻击的安全性和在复杂环境中运行的安全性。该框架通过结合提示组装、状态管理和安全验证机制，缓解提示注入攻击，同时确保操作安全。实验结果表明，在注入攻击下性能提升了30.8%，在对抗条件下复杂环境设置中性能提升高达325%。这项工作弥合了基于LLM的机器人系统中安全性和安全性之间的差距，为在实际环境中部署可靠的LLM集成移动机器人提供了可操作的见解。该框架已开源，并提供模拟和物理部署演示。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决将大型语言模型（LLM）集成到机器人系统中时，面临的安全性和可靠性问题。具体来说，现有方法容易受到提示注入攻击，并且在复杂环境中难以保证操作安全。这些问题限制了LLM集成机器人在实际场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是通过一个统一的框架，同时解决安全性和安全性问题。该框架通过控制LLM的输入（提示组装），管理机器人状态，并进行安全验证，从而提高系统的整体可靠性。这种统一的方法旨在弥合安全和安全之间的差距，提供更鲁棒的LLM集成机器人系统。

技术框架：该框架包含三个主要模块：提示组装（Prompt Assembling）、状态管理（State Management）和安全验证（Safety Validation）。提示组装模块负责构建安全且有效的提示，以减少提示注入攻击的风险。状态管理模块跟踪机器人的状态和环境信息，为决策提供上下文。安全验证模块则负责检查机器人的动作是否安全，防止其进入危险状态。

关键创新：该框架的关键创新在于其统一性，它将安全性和安全性问题视为一个整体，并提供了一个综合的解决方案。此外，该框架的模块化设计使其易于扩展和定制，以适应不同的机器人应用场景。与现有方法相比，该框架更注重整体系统的可靠性，而不仅仅是关注单个方面的性能。

关键设计：提示组装模块可能包含一个白名单机制，只允许特定的指令或关键词出现在提示中。状态管理模块可能使用卡尔曼滤波器或其他状态估计技术来跟踪机器人的位置和姿态。安全验证模块可能使用碰撞检测算法或规则引擎来判断机器人的动作是否安全。具体的参数设置和算法选择取决于具体的应用场景和机器人平台。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在提示注入攻击下性能提升了30.8%，表明其在防御恶意攻击方面具有显著效果。在对抗条件下，复杂环境设置中性能提升高达325%，证明了该框架在保证机器人安全运行方面的有效性。这些数据表明，该框架能够显著提高LLM集成机器人的可靠性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高可靠性的LLM集成机器人系统，例如：在复杂环境中执行任务的移动机器人、在危险环境中进行作业的工业机器人、以及为老年人或残疾人提供辅助服务的服务机器人。该框架的开源实现可以加速LLM集成机器人在实际场景中的部署和应用。

📄 摘要（原文）

Integrating large language models (LLMs) into robotic systems has revolutionised embodied artificial intelligence, enabling advanced decision-making and adaptability. However, ensuring reliability, encompassing both security against adversarial attacks and safety in complex environments, remains a critical challenge. To address this, we propose a unified framework that mitigates prompt injection attacks while enforcing operational safety through robust validation mechanisms. Our approach combines prompt assembling, state management, and safety validation, evaluated using both performance and security metrics. Experiments show a 30.8% improvement under injection attacks and up to a 325% improvement in complex environment settings under adversarial conditions compared to baseline scenarios. This work bridges the gap between safety and security in LLM-based robotic systems, offering actionable insights for deploying reliable LLM-integrated mobile robots in real-world settings. The framework is open-sourced with simulation and physical deployment demos at https://llmeyesim.vercel.app/