Bài báo này nghiên cứu các lỗ hổng bảo mật của các hệ thống robot dựa trên mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Chúng tôi nhấn mạnh rằng tính dễ bị tấn công bẻ khóa (bẻ khóa) của LLM, vốn biến đổi lệnh robot thành các chính sách thực thi, đặt ra một rủi ro bảo mật nghiêm trọng từ lĩnh vực kỹ thuật số đến vật lý. Chúng tôi nghiên cứu khả năng áp dụng các cuộc tấn công bẻ khóa LLM hiện có vào hệ thống robot và đề xuất một kỹ thuật tấn công mới, POlicy Executable (POEX). POEX sử dụng tối ưu hóa gradient lớp ẩn và một bộ đánh giá đa tác nhân để rút ra các chính sách độc hại có thể thực thi, và hiệu quả của nó được kiểm chứng thông qua các hệ thống robot và mô phỏng trong thế giới thực. Cuối cùng, chúng tôi đề xuất các kỹ thuật phòng thủ dựa trên lời nhắc và dựa trên mô hình để giảm thiểu các cuộc tấn công bẻ khóa.
