Sicurezza dei Robot Fisici nell’Età dell’Intelligenza Artificiale

La sicurezza dei robot fisici nell’era dell’intelligenza artificiale si pone domande sempre più complesse: è possibile che un sistema rimanga sicuro anche quando un attaccante modifica ciò che vede, decide o agisce, senza che si verifichi un guasto evidente? Questo è il tema centrale di una ricerca recente che mette in luce i rischi di sicurezza legati all’uso di modelli di intelligenza artificiale fisici. I robot, sempre più autonomi e integrati in contesti reali, dipendono da dati e interpretazioni per prendere decisioni fisiche, e questa dipendenza crea nuove vulnerabilità. L’articolo esamina come manipolazioni di input, attacchi di tipo backdoor e vulnerabilità del sistema possano influenzare il comportamento dei robot senza alterare la loro funzionalità apparente.

Manipolazione dei dati e attacchi di tipo backdoor

Recenti studi hanno dimostrato che modificare ciò che un robot percepisce, sente o interpreta può influenzarne il comportamento senza necessità di un controllo diretto. Ad esempio, un piccolo pattern nascosto in un segnale visivo può far classificare un segnale di stop come un limite di velocità, senza alterare il comportamento del modello su altri input. Questo tipo di attacco, noto come BadVLA, mira a modificare le traiettorie di azione del robot quando un trigger è presente. Il modello, in assenza del trigger, mantiene un buon funzionamento, ma il backdoor rimane attivo anche durante il fine-tuning del modello. Questi esempi evidenziano come le vulnerabilità possano emergere non solo durante la fase di addestramento, ma anche in tempo reale, durante l’operazione.

Vulnerabilità del sistema e attacchi wormable

Le vulnerabilità del sistema, come quelle scoperte nel 2025 con l’exploit UniPwn, possono essere sfruttate per compromettere robot umanoidi e quadrupedi. Questo attacco, descritto come “wormable”, permette a un robot compromesso di scansionare unità vicine e potenzialmente influenzare l’intero fleet. L’exploit sfrutta la crittografia hardcoded e permette l’inserimento di comandi non autorizzati, portando a un esecuzione di livello root. L’uso di strumenti come VicOne Radeis e NVIDIA Isaac Sim permette di testare questi scenari prima del deployment, ma la complessità del sistema richiede un approccio di sicurezza che vada oltre la semplice validazione dei modelli.

Un altro aspetto critico riguarda la gestione delle vulnerabilità nel middleware, come quelle presenti in ROS 2 e DDS-based systems. Queste possono essere sfruttate per eseguire codice arbitrario o inviare comandi dannosi senza modificare il firmware. L’attacco non richiede un accesso diretto al modello, ma sfrutta la fiducia nel sistema per alterare le istruzioni ricevute. Questo tipo di attacco dimostra come la sicurezza dei robot non si limiti alla protezione del modello, ma coinvolga l’intero stack di sistema.

Assicurazione del ciclo di vita e monitoraggio in tempo reale

Per garantire la sicurezza dei robot fisici, è necessario un approccio che copra l’intero ciclo di vita del sistema. Durante la progettazione, i team devono identificare i rischi di sicurezza che potrebbero invalidare le assunzioni sottostanti al comportamento previsto. Prima del deployment, è essenziale testare la capacità del sistema di resistere a attacchi realistici, verificando se il robot possa mantenere la sua funzionalità entro i limiti di sicurezza. Durante l’operazione, il monitoraggio deve rilevare se eventi di sicurezza iniziano a influenzare il comportamento del robot, isolare il percorso interessato e preservare l’operatività sicura dove possibile.

Strumenti come VicOne LAB R7 combinano la scansione dei modelli di intelligenza artificiale, la validazione basata su simulazioni e il monitoraggio continuo per garantire la sicurezza dei robot dal design all’operazione. La sicurezza informatica non sostituisce la sicurezza funzionale, ma la integra, estendendo la protezione a scenari di attacco deliberati. Per ulteriori informazioni sui rischi di sicurezza e strategie di difesa, è possibile scaricare il whitepaper “Securing the Rise of AI Robots: Cyber Risks, Real-World Threats, and Defense Strategies”.