論文の概要: Typos that Broke the RAG's Back: Genetic Attack on RAG Pipeline by Simulating Documents in the Wild via Low-level Perturbations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13948v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 07:49:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 14:55:25.818861
• Title: Typos that Broke the RAG's Back: Genetic Attack on RAG Pipeline by Simulating Documents in the Wild via Low-level Perturbations
• Title（参考訳）: 低レベルの摂動による野生の文書のシミュレーションによるRAGパイプラインの遺伝的攻撃
• Authors: Sukmin Cho, Soyeong Jeong, Jeongyeon Seo, Taeho Hwang, Jong C. Park,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) の限界に対処するための有望なソリューションである。 本研究では,RAGのロバスト性評価における2つの未解明点について検討する。 本稿では,RAG(textitGARAG)を標的とした新たな攻撃手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.209974698634175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The robustness of recent Large Language Models (LLMs) has become increasingly crucial as their applicability expands across various domains and real-world applications. Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a promising solution for addressing the limitations of LLMs, yet existing studies on the robustness of RAG often overlook the interconnected relationships between RAG components or the potential threats prevalent in real-world databases, such as minor textual errors. In this work, we investigate two underexplored aspects when assessing the robustness of RAG: 1) vulnerability to noisy documents through low-level perturbations and 2) a holistic evaluation of RAG robustness. Furthermore, we introduce a novel attack method, the Genetic Attack on RAG (\textit{GARAG}), which targets these aspects. Specifically, GARAG is designed to reveal vulnerabilities within each component and test the overall system functionality against noisy documents. We validate RAG robustness by applying our \textit{GARAG} to standard QA datasets, incorporating diverse retrievers and LLMs. The experimental results show that GARAG consistently achieves high attack success rates. Also, it significantly devastates the performance of each component and their synergy, highlighting the substantial risk that minor textual inaccuracies pose in disrupting RAG systems in the real world.
• Abstract（参考訳）: 最近のLarge Language Models(LLM)の堅牢性は、さまざまなドメインや実世界のアプリケーションに応用性を広げるにつれて、ますます重要になっている。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) は LLM の限界に対処するための有望なソリューションであるが、RAG の堅牢性に関する既存の研究は、RAG コンポーネント間の相互関係や、小さなテキストエラーのような現実のデータベースで発生する潜在的な脅威をしばしば見落としている。 本研究では,RAGのロバスト性評価における2つの未解明点について検討する。 1)低レベルの摂動による騒々しい文書への脆弱性 2)RAG堅牢性の総合評価。 さらに,これらの側面を標的とした新たな攻撃手法であるRAG(\textit{GARAG})を導入する。 具体的には、GARAGは各コンポーネントの脆弱性を明らかにし、ノイズの多いドキュメントに対してシステム全体の機能をテストするように設計されている。 我々は、標準QAデータセットにtextit{GARAG}を適用し、多様なレトリバーとLLMを組み込んだRAGロバスト性を検証した。 実験の結果,GARAGは高い攻撃成功率を達成した。 また、各コンポーネントのパフォーマンスとその相乗効果を著しく破壊し、現実の世界におけるRAGシステムの破壊に小さなテキストの不正確さがもたらす重大なリスクを浮き彫りにした。

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