Развитие физического ИИ создает новые риски: злоумышленники могут манипулировать тем, что робот видит или интерпретирует, не вызывая при этом явных поломок. Исследования, представленные на NeurIPS 2025, описывают атаки типа BadVLA, позволяющие скрыто изменять траекторию движения роботов с помощью триггеров. Другие угрозы, такие как UniPwn, используют уязвимости в Bluetooth для получения контроля над парком роботов, а атаки на уровне исполнения, например RoboPAIR или VLAttack, могут приводить к выполнению опасных команд или полной блокировке принятия решений. Специалисты отмечают, что традиционные методы оценки безопасности не учитывают подобные сценарии, так как компоненты системы могут продолжать работать штатно. Для защиты предлагается комплексный подход: тестирование в симуляторах (например, NVIDIA Isaac Sim), управление уязвимостями и непрерывный мониторинг поведения в реальном времени, чтобы выявлять кибервоздействия, влияющие на физические действия робота.