論文の概要: Follow My Instruction and Spill the Beans: Scalable Data Extraction from Retrieval-Augmented Generation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17840v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 19:08:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 17:12:38.642764
• Title: Follow My Instruction and Spill the Beans: Scalable Data Extraction from Retrieval-Augmented Generation Systems
• Title（参考訳）: 私の指示に従い、beansをこぼす: 検索型生成システムからのスケーラブルなデータ抽出
• Authors: Zhenting Qi, Hanlin Zhang, Eric Xing, Sham Kakade, Himabindu Lakkaraju
• Abstract要約: 本稿では,命令調整されたLMを組み込んだRAGシステムのデータストアから,命令追従機能を利用してテキストデータを冗長に抽出できることを,インプロンプトインジェクションにより示す。 ランダムに選択された25個のGPTに対して、100%の成功率でデータストアリークを引き起こす攻撃を設計する。 我々は,1,569,000語のコーパスから77,000語の本から41%の動詞率でテキストデータを抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.755586061315505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) improves pre-trained models by incorporating external knowledge at test time to enable customized adaptation. We study the risk of datastore leakage in Retrieval-In-Context RAG Language Models (LMs). We show that an adversary can exploit LMs' instruction-following capabilities to easily extract text data verbatim from the datastore of RAG systems built with instruction-tuned LMs via prompt injection. The vulnerability exists for a wide range of modern LMs that span Llama2, Mistral/Mixtral, Vicuna, SOLAR, WizardLM, Qwen1.5, and Platypus2, and the exploitability exacerbates as the model size scales up. Extending our study to production RAG models GPTs, we design an attack that can cause datastore leakage with a 100% success rate on 25 randomly selected customized GPTs with at most 2 queries, and we extract text data verbatim at a rate of 41% from a book of 77,000 words and 3% from a corpus of 1,569,000 words by prompting the GPTs with only 100 queries generated by themselves.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、テスト時に外部知識を組み込むことで、事前訓練されたモデルを改善する。 Retrieval-In-Context RAG Language Models (LM) におけるデータストアリークのリスクについて検討する。 本稿では,命令調整されたLMを組み込んだRAGシステムのデータストアから,命令追従機能を利用してテキストデータを簡単に抽出できることを示す。 この脆弱性は、Llama2、Mistral/Mixtral、Vicuna、SOLAR、WizardLM、Qwen1.5、Platypus2にまたがる幅広い現代のLMに存在し、モデルのサイズが大きくなるにつれて、エクスプロイビリティが悪化する。 我々は,本研究をRAGモデルGPTに拡張し,ランダムに選択された25個のGPTに対して,100%の成功率で,最大2つのクエリでデータストアリークを発生させる攻撃を設計し,本書から77,000語,1,569,000語のコーパスから3%の確率でテキストデータを冗長に抽出する。

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