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- What Breaks Embodied AI Security:LLM Vulnerabilities, CPS Flaws,or Something Else? [28.1]
身体化されたAIシステムは、制御された環境から安全クリティカルな現実世界へのデプロイへと急速に移行している。 非身体化AIとは異なり、インボディードインテリジェンスにおける失敗は、不可逆的な物理的結果をもたらす。 我々は,システムレベルのミスマッチから,重大な障害が生じることを論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Feb 2026 13:29:00 GMT)
- Embodied AIに特徴的な安全性に関するサーベイ。「we identify four core insights that explain why embodied AI is fundamentally harder to secure: (i) semantic correctness does not imply physical safety, as language-level reasoning abstracts away geometry, dynamics, and contact constraints; (ii) identical actions can lead to drastically different outcomes across physical states due to nonlinear dynamics and state uncertainty; (iii) small errors propagate and amplify across tightly coupled perception–decision–action loops; and (iv) safety is not compositional across time or system layers, enabling locally safe decisions to accumulate into globally unsafe behavior. 」
- Can a Teenager Fool an AI? Evaluating Low-Cost Cosmetic Attacks on Age Estimation Systems [5.1]
年齢推定システムは、年齢制限のあるオンラインコンテンツのためのゲートキーパーとしてますます展開されている。 ヒゲを含むシンプルで家庭で利用できる化粧品の変化は、AI年齢推定者が未成年者を成人に分類する原因となるかどうかを考察する。 VLM画像エディターを用いて10歳から21歳までの人物の329枚の顔画像に対する身体的攻撃をシミュレートした。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 23 Feb 2026 06:13:52 GMT)
- Cosmetic Attacks…、効果はありそうではある。