Resumen: A medida que los modelos de lenguaje grande (LLM) continúan avanzando y ganando influencia, el desarrollo de la IA incorporada se ha acelerado, atrayendo una atención significativa, particularmente en los escenarios de navegación. La navegación encarnada requiere que un agente perciba, interactúe y se adapte a su entorno mientras se mueve hacia un objetivo específico en entornos desconocidos. Sin embargo, la integración de la navegación incorporada en aplicaciones críticas plantea preocupaciones de seguridad sustanciales. Dada su implementación en entornos dinámicos y del mundo real, garantizar que la seguridad de tales sistemas sea crítica. Esta encuesta proporciona un análisis exhaustivo de la seguridad en la navegación incorporada desde múltiples perspectivas, que abarca estrategias de ataque, mecanismos de defensa y metodologías de evaluación. Más allá de realizar un examen integral de los desafíos de seguridad existentes, las tecnologías de mitigación y varios conjuntos de datos y métricas que evalúan la efectividad y la solidez, exploramos problemas no resueltos y futuras direcciones de investigación en la seguridad de la navegación incorporada. Estos incluyen posibles métodos de ataque, estrategias de mitigación, técnicas de evaluación más confiables y la implementación de marcos de verificación. Al abordar estas brechas críticas, esta encuesta tiene como objetivo proporcionar información valiosa que pueda guiar la investigación futura hacia el desarrollo de sistemas de navegación encarnados más seguros y confiables. Además, los hallazgos de este estudio tienen implicaciones más amplias para mejorar la seguridad social y aumentar la eficiencia industrial.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 10 de agosto de 2025.
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