機器人資安檢核表是行業「資安查核基準」的起點

隨著具身AI機器人與智慧移動載具的技術成熟，它們正快速進入公共與家庭場域，大幅改變了我們的工作與生活模式。然而，這種高度自主、能與物理世界互動的裝置，一旦面臨資安威脅，其後果將遠超傳統的網路攻擊。

VicOne LAB R7實驗室負責人張裕敏對此發出警示，強調業界對機器人資安的理解仍處於初階階段，許多廠商甚至將具高風險的遠端控制功能視為產品「功能」的一部分，而非資安漏洞。

為此，VicOne LAB R7實驗室藉由此次受訪的機會，對外公布一份詳盡的資安風險檢核表包括：《具身AI智慧移動載具資安風險檢核表》（以下簡稱《資安檢核表》），以及《具身AI智慧移動載具延伸相關領域資安風險檢核表》（以下簡稱《資安檢核表2》），目的就是希望可以為整個機器人產業鏈、企業甚至個人使用者，提供一套確認資安風險的基本查核基準。

張裕敏明確指出，這份檢核表應被視為一個確認資安風險的基礎清單，所有列出的項目都應該是資安檢核的基本項目。

他更表示，這張檢核表堪稱「全球第一份」針對機器人所推出的資安檢核表，希望可以做到拋磚引玉的效果，藉此引領社會大眾能夠正視具身AI機器人帶來的全面挑戰。

針對機器人本體，從硬體底層到智慧核心的深度驗證

針對具身AI智慧移動載具本身的安全，VicOne LAB R7實驗室公布的《資安檢核表》，已經涵蓋了從最底層的硬體晶片到最上層的AI模型，要求進行多達數十項的嚴格檢查。

張裕敏認為，從產業到個人，若要引進具身AI機器人或相關智慧移動載具時，都可以參考檢核表的具體項目做逐一查驗。

針對在最底層的硬體層（Hardware Level），進行資安檢查必須深入到晶片與感測器。

為了防範惡意韌體植入與後門，《資安檢核表》則要求必須驗證晶片安全啟動（Secure Boot）、硬體加密模組（HSM/TEE），能否抵禦旁通道攻擊（Side-Channel Attack），透過電力分析、電磁輻射或時間序列分析，測試是否洩漏金鑰或模型資訊。

此外，感測器安全的驗證，如模擬假訊號攻擊（GPS spoofing）或感測器注入，也是確保機器人不會被欺騙而做出錯誤行為的關鍵。

向上推進到韌體層與作業系統層，檢核的重點是系統完整性與權限隔離。《資安檢核表》要求必須對韌體進行嚴謹的簽章驗證，並模擬中間人攻擊，以確保OTA更新的過程中不會被惡意竄改。

在作業系統層面（如Ubuntu、Yocto或RTOS）上，則要求定期進行作業系統程式修補（OS Patch）與軟體升級（Update），落實 root / sudo 權限控管，以及全面的安全加固（Hardening），以防範權限提升攻擊。

在機器人中介層，特別是廣泛採用的ROS / ROS2機器人作業系統，資安挑戰尤其嚴峻。

由於ROS1預設無安全機制，任何知道Master URI的節點都能連線，造成未授權節點惡意指令注入或資料竊取。

因此，《資安檢核表》要求必須啟用 DDS-Security，驗證ROS / ROS2節點驗證與存取控制，確保節點間的通訊使用TLS 加密通道，並測試DoS防護，防止惡意節點發布大量訊息阻斷控制訊號。

至於最上層的AI模型層，張裕敏認為，重點就是要防範針對VLA / VLM模型的攻擊。對於具身AI機器人的智慧核心，即VLA / VLM模型層，《資安檢核表》提出了專業化的檢查項目，因為攻擊者不再需要入侵傳統的IT系統，而是直接鎖定模型的邏輯和認知。

《資安檢核表》強調，必須對模型進行完整性驗證，包含對簽章和Hash（雜湊值）的驗證，並進行嚴格的提示詞注入攻擊（Prompt injection）的測試與安全策略檢查。因為這種攻擊手法，允許駭客透過惡意提示詞，造成模型任務誤導或資訊洩漏。

此外，由於VLA / VLM具備多模態特性，必須進行跨模態對抗攻擊測試（例如影像與語言的組合攻擊），以確保模型不會因對抗樣本而做出錯誤判斷。

另外，為了保護開發團隊的智慧財產，《資安檢核表》還要求進行模型旁通道攻擊（Side-channel Attack）測試，透過功耗或快取分析，測試是否能從運算時推測模型權重或輸入。同時，必須參考OWASP ML Security Top 10 與LLM Top 10等常見的風險，以應對不斷變化的AI威脅。

在雲端層（Cloud Services）方面，其要求全面檢測API安全性，並落實嚴格的「最小權限原則」（IAM身分存取控管政策測試），以避免帳號竊取和橫向移動。這對於那些將AI算力或資料日誌傳輸到雲端的機器人來說，是資料保護的生命線。

生態圈延伸，也需遠端管理、雲端與手機的風險鏈

具身AI機器人的安全不僅限於載具本身，更擴展到其維運的整個生態系統。

張裕敏表示，該實驗室推出的《具身AI智慧移動載具延伸相關領域資安風險檢核表》（《以下簡稱資安檢核表2》）也同樣專注於這些外部連結帶來的可能風險。

至於在Fleet Mgmt層（遠端艦隊管理 / 多機協作）方面，由於這類系統可以同時控制大量的機器人，一旦被駭客入侵，後果不堪設想。《資安檢核表2》便要求驗證遠端控制與任務派發的權限管理，以防範C2攻擊（Command and Control，命令與控制）。

更重要的是，必須具備安全的OTA和軟體更新管理流程，包括簽章驗證、Staged Rollout（逐批推送）以及回滾機制（Rollback），以避免惡意更新導致整個裝置fleet一次性失效。

至於作為控制端的手機App層，檢查項目則包括App資料存取安全（防止機敏資料明文儲存）、通訊加密（防止訊息攔截或MITM中間人攻擊），以及強化身分驗證（如MFA多因素驗證、硬體Token）。

從「有做」到「做對」，資安檢核是必要共識

當前國際缺乏針對具身AI的統一法規或安全標準，雖然目前有ISO 10218-2或IEC 62443等標準存在，但皆不足以應對具身AI的複雜性。張裕敏認為，臺灣應該要有機器人安全的標準或法案出來，廠商才能符合相關要求，進而讓產品選用有依據。

在法規尚未完善之前，這份《資安檢核表》便是該實驗室從資安角度出發，建議產業可以主動採用的自律的資安檢核依據。張裕敏強調，「即便有通過驗測還是有風險，但還是比什麼都沒有做要好」。

這意味著，雖然資安風險永遠無法完全消除，但至少透過這份《資安檢核表》，各界能夠釐清攻擊的各個層面，避免駭客從最基本的環節輕易突破防線，確保具身AI機器人在進入公共與家庭生活時，其帶來的福祉能遠大於潛在的威脅。