人形機器人的發展雖然迅速，但其內建的嵌入式系統安全性往往未能跟上硬件迭代的速度。根據安全研究員 Olivier Laflamme 在 2026 年 8 月 27 日公開的研究報告，Unitree 公司的 G1 EDU 型號人形機器人存在兩組獨立的漏洞鏈，攻擊者可利用這些漏洞在機器人的 Locomotion PC（負責控制機器人移動與平衡的核心計算單元）上獲取 root 最高管理權限，並達成遠端代碼執行（Remote Code Execution, RCE）。RCE 是一種極其危險的漏洞，允許攻擊者在不需要實體接觸或合法帳號的情況下，從遠端向目標設備發送指令並執行任意程式碼，從而完全控制設備。
第一項漏洞被編號為 CVE-2026-76639，這是一個基於網路鄰近路徑的攻擊方式。該漏洞的核心在於 chat_go 模組中存在路徑遍歷（Path Traversal）缺陷。路徑遍歷是指攻擊者透過在輸入參數中加入特定字符（如 ../），欺騙系統跳出預設的資料夾限制，存取或執行不應被公開的系統檔案。在 G1 EDU 的案例中，攻擊者利用此缺陷可以觸發 bashrunner，進而直接在 Locomotion PC 上以 root 權限執行指令。這意味著只要攻擊者處於同一區域網路內，就有可能在無需認證的情況下接管機器人的底層控制權。
第二項漏洞 CVE-2026-76640 的攻擊路徑則更加複雜，它結合了藍牙低功耗（Bluetooth Low Energy, BLE）通信與雲端認證漏洞。BLE 是一種旨在降低功耗的無線通信技術，常用於設備配對與初始化。Laflamme 發現，G1 EDU 的 BLE 寫入路徑允許在未經過藍牙配對的情況下接受引導交互（Bootstrap Interaction）。雖然引導資料本身受到保護，但後續的 Wi-Fi 配置操作需要通過認證的 BLE 狀態才能執行。
在此過程中，Unitree 的雲端服務出現了嚴重的授權漏洞：雲端系統在處理金鑰恢復請求時，僅驗證請求者是否擁有有效的 Unitree 帳號，卻未檢查該帳號是否真正擁有目標機器人的所有權。這導致攻擊者可以使用任何合法帳號來恢復其他 G1 EDU 機器人的金鑰。一旦獲取金鑰，攻擊者便能建立認證後的 BLE 狀態，進而觸發 Wi-Fi 配置程式碼中的緩衝區溢位（Buffer Overflow）。緩衝區溢位是指程式寫入的數據量超過了預先分配的記憶體空間，導致多餘的數據覆蓋到相鄰的記憶體區域，攻擊者可藉此篡改程式執行流程，最終在 Locomotion PC 上實現 root 權限的代碼執行。
這兩項漏洞對人形機器人的安全性提出了嚴峻挑戰。由於 Locomotion PC 控制著機器人的物理移動，一旦被 root RCE 攻破，攻擊者不僅能竊取數據，甚至可能操控機器人做出危險動作，造成實體損害。雖然 Unitree 在 2026 年 7 月修復了雲端帳號與機器人所有權檢查的漏洞，使得上述 BLE 攻擊路徑中的雲端金鑰獲取環節失效，但目前仍需擁有綁定帳號或持有正確金鑰才能進行後續攻擊。
然而，目前最令人擔憂的是修復進度與透明度。儘管漏洞已公開，但截至 8 月底，Unitree 尚未在官方指引中明確標示出已修復該漏洞的韌體版本，導致 G1 EDU 的使用者無法確認自己的設備是否安全。此外，由於 Unitree 將 G1 與 G1 EDU 定義為不同型號，目前尚不確定這些漏洞是否同樣存在於非教育版的 G1 機器人或其他產品線中。這類 IoT 設備的漏洞提醒開發者，在設計複雜的硬體生態時，不能僅依賴單一的認證機制，必須在雲端授權、無線通信與底層系統調用之間建立多層次的防禦體系。
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。