VicOne 於 NVIDIA GTC Berlin 展示 Physical AI 資安技術

總部位於日本的 Physical AI 資安品牌 VicOne 於 NVIDIA GTC Berlin 展示兩項技術應用，說明如何協助機器人開發團隊在部署前測試資安威脅對機器人行為的潛在影響，並在實際運行期間（Runtime）評估與應對相關威脅。

當引導機器人行動的資訊遭到操控時，機器人可能因此做出不安全的行為。資安威脅使機器人安全不僅需要考量意外風險，也必須面對攻擊者可能蓄意觸發危險情境的威脅。資安有助於強化安全保證（Safety Assurance），協助團隊評估既有安全防護措施在遭受惡意操控時是否仍然有效，並在實際運行期間偵測相關變化。

此次展示結合 NVIDIA 技術與 VicOne 的 Physical AI 資安能力。其中一項展示運用 NVIDIA Nemotron 模型，支援 VicOne Rthena 的情境推理（Contextual Reasoning）能力，協助評估機器人運行期間的資安風險，並協調整個機器人機隊執行經核准的應對措施。另一項展示則運用 VicOne Radeis 擴充套件搭配 NVIDIA Isaac Sim，在部署前測試資安操控（Cyber Manipulation）可能如何改變機器人行為。

在威脅影響機器人行為之前，偵測並緩解運行期資安威脅

此次運行期展示以醫院服務場景為例，模擬一台在兒科病房附近運送藥品的機器人，遭遇可疑指令與異常通訊訊號的情境，這些潛在威脅可能影響機器人的導航與運作行為。

VicOne 以 AI 保護 AI，運用 NVIDIA Nemotron 作為 Rthena AI 資安模型的訓練基礎，並將資安防護延伸至機器人邊緣端。Rthena 持續監控機器人運行期間的活動，以偵測惡意意圖並評估潛在的行為風險。

當偵測到威脅時，Rthena 可建議或套用自適應防護策略（Adaptive Protection Strategies），例如即時提示修補（Real-Time Prompt Patching）與策略執行（Policy Enforcement），在惡意指令影響機器人決策或行動之前，化解其潛在威脅。這項展示說明 Rthena 如何在降低對機器人正常任務干擾的同時，防止惡意指令影響機器人行為，並維持運行安全。

部署前測試資安操控對機器人安全的影響

第二項展示呈現對抗性視覺輸入（Adversarial Visual Input）如何干擾機器人的環境感知，使其忽略停止標誌並持續移動。

透過 VicOne Radeis 擴充套件與 NVIDIA Isaac Sim 的整合，機器人開發團隊可在模擬環境中觀察並分析這類操控所造成的行為變化，評估遭操控的輸入是否影響既有安全防護措施的有效性，並在實體測試與產品發布前蒐集相關驗證證據。

對於進入歐洲市場的機器人開發團隊而言，將於 2027 年 1 月 20 日起適用的歐盟《機械法規》（EU Machinery Regulation）亦對安全相關系統與資料的保護提出要求，以防止意外或蓄意的破壞。VicOne 協助團隊評估相關資安風險，並建立與機器人設計及運作條件相關的驗證依據。

VicOne 專為 NVIDIA Isaac Sim 開發的免費 Radeis 擴充套件現已推出，功能更全面的 Radeis 與 Rthena 平台也已正式上市。