What Breaks Embodied AI Security:LLM Vulnerabilities, CPS Flaws,or Something Else?
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. 」