La evolución acelerada de la inteligencia artificial (IA) y la robótica ha generado nuevos retos en la seguridad de los robots, especialmente aquellos que operan con inteligencia artificial física (Physical AI). Según informó VicOne, empresa especializada en ciberseguridad para vehículos y robots, los ataques cibernéticos pueden alterar el comportamiento de estas máquinas sin que se detecten fallos evidentes, lo que demanda un enfoque integral de seguridad que abarque desde el desarrollo hasta la operación.
Manipulación oculta en modelos de IA
Investigaciones recientes han demostrado que los modelos de IA pueden ser engañados mediante señales ocultas que no afectan su rendimiento general, pero que provocan comportamientos específicos peligrosos cuando se activan. Por ejemplo, un estudio de 2017 conocido como BadNets evidenció que un patrón sutil podía hacer que un robot clasificara erróneamente una señal de tránsito. Más recientemente, en NeurIPS 2025, se presentó el ataque BadVLA, que manipula modelos Vision-Language-Action (VLA) para alterar la trayectoria de robots solo cuando detectan un disparador oculto, manteniendo un 97% de efectividad sin afectar otras funciones, según VicOne.
Vulnerabilidades en sistemas y comunicaciones
Además de la manipulación directa de modelos, los sistemas que rodean a los robots también presentan riesgos. En septiembre de 2025, se reveló la vulnerabilidad UniPwn, que afecta robots cuadrúpedos y humanoides mediante una cadena de exploits Bluetooth que permite ejecución remota de comandos con privilegios elevados. Esta vulnerabilidad, descrita como “wormable”, podría comprometer flotas enteras en menos de un minuto. Asimismo, fallas en middleware como ROS 2 y DDS pueden permitir la ejecución arbitraria de código o la entrega de comandos maliciosos, poniendo en riesgo la integridad de las órdenes que reciben los robots.
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Durante la operación, los robots pueden ser inducidos a comportamientos inseguros sin necesidad de modificar su firmware o acceder a redes. Experimentos como RoboPAIR y VLAttack han demostrado que instrucciones maliciosas o parches visuales adversarios pueden desviar o paralizar la toma de decisiones de robots controlados por modelos de lenguaje o visión. Por ello, VicOne destaca la importancia de una supervisión continua que detecte y contenga eventos cibernéticos que afecten el comportamiento físico, sin detener innecesariamente toda la flota.
Hacia una seguridad integral en el ciclo de vida de los robots
Los riesgos identificados en las distintas capas del sistema exponen la necesidad de integrar la ciberseguridad con la seguridad funcional tradicional. VicOne propone un enfoque de ciclo de vida que incluye el escaneo de modelos de IA y vulnerabilidades, validación mediante simulación y monitoreo constante durante la operación. Esta estrategia busca asegurar que los robots con inteligencia artificial física mantengan límites seguros incluso frente a ataques sofisticados que manipulan lo que ven, deciden o hacen.
Para profundizar en estas amenazas y estrategias de defensa, VicOne ofrece un documento técnico titulado “Securing the Rise of AI Robots: Cyber Risks, Real-World Threats, and Defense Strategies”.
