연구진은 자율 주행 VLA 모델 Alpamayo R1의 센서 오류에 대한 취약점을 조사했습니다. 8가지 센서 오류 조건에서 1,996개 시나리오를 테스트하여 Chain-of-Causation (CoC) 설명의 일관성이 경로 신뢰성의 중요한 지표임을 확인했습니다.
CoC 설명이 오류 후 변경될 경우 경로 편차가 최대 5.3배 증가했으며, 공격 유형 간 상관관계는 0.99로 높았습니다. CoC 생성 활성화는 경로 정확도를 평균 11.8% 향상시켰습니다.
노이즈 범위 내에서 성능 저하는 거의 선형적이며, 일반적인 입력 전처리 방어는 제한적인 효과만 제공합니다. 연구 결과는 CoC 일관성을 계획 안전의 지표로 제시하고 런타임 모니터링의 필요성을 강조합니다.