摘要
本发明公开了一种具身智能系统后门漏洞检测方法，旨在评估系统在复杂物理环境下对特定视觉干扰的响应稳定性与行为鲁棒性。该方法通过构建具有自然外观特征的图案性物理触发标志，并在其颜色、局部结构等视觉属性上进行迭代优化，使其在不同拍摄角度、背景环境中仍能触发模型输出一致的非预期响应。方法整体包括数据集选取、图案初始化与扰动融合、图案优化、以及物理部署验证等环节，通过仿真模拟与实际打印部署相结合，实现图案从数字域到物理域的迁移适应能力。本发明可在保持视觉自然性的基础上揭示多模态系统在自然环境中潜在的输入脆弱性，构建标准化的验证流程，为具身智能系统的安全性评估、鲁棒性分析与漏洞检测提供技术支持。
