論文の概要: Data Extraction Attacks in Retrieval-Augmented Generation via Backdoors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01705v1
- Date: Sun, 03 Nov 2024 22:27:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:48:56.393291
- Title: Data Extraction Attacks in Retrieval-Augmented Generation via Backdoors
- Title（参考訳）: バックドアによる検索・拡張生成におけるデータ抽出攻撃
- Authors: Yuefeng Peng, Junda Wang, Hong Yu, Amir Houmansadr,
- Abstract要約: 本稿では,RAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの知識データベースを対象としたデータ抽出攻撃について検討する。
この脆弱性を明らかにするために, LLM内にバックドアを作成するために, 微調整期間中に少量の有毒データを注入するバックドアRAGを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.861833242429228
- License:
- Abstract: Despite significant advancements, large language models (LLMs) still struggle with providing accurate answers when lacking domain-specific or up-to-date knowledge. Retrieval-Augmented Generation (RAG) addresses this limitation by incorporating external knowledge bases, but it also introduces new attack surfaces. In this paper, we investigate data extraction attacks targeting the knowledge databases of RAG systems. We demonstrate that previous attacks on RAG largely depend on the instruction-following capabilities of LLMs, and that simple fine-tuning can reduce the success rate of such attacks to nearly zero. This makes these attacks impractical since fine-tuning is a common practice when deploying LLMs in specific domains. To further reveal the vulnerability, we propose to backdoor RAG, where a small portion of poisoned data is injected during the fine-tuning phase to create a backdoor within the LLM. When this compromised LLM is integrated into a RAG system, attackers can exploit specific triggers in prompts to manipulate the LLM to leak documents from the retrieval database. By carefully designing the poisoned data, we achieve both verbatim and paraphrased document extraction. We show that with only 3\% poisoned data, our method achieves an average success rate of 79.7\% in verbatim extraction on Llama2-7B, with a ROUGE-L score of 64.21, and a 68.6\% average success rate in paraphrased extraction, with an average ROUGE score of 52.6 across four datasets. These results underscore the privacy risks associated with the supply chain when deploying RAG systems.
- Abstract（参考訳）: 大幅な進歩にもかかわらず、大きな言語モデル(LLM)は、ドメイン固有の知識や最新の知識が欠如している場合に、正確な答えを提供するのに依然として苦労している。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識ベースを組み込むことによって、この制限に対処するが、新たな攻撃面も導入する。
本稿では,RAGシステムの知識データベースを対象としたデータ抽出攻撃について検討する。
我々は、従来のRAG攻撃はLLMの命令追従能力に大きく依存しており、単純な微調整は、そのような攻撃の成功率をほぼゼロに抑えることができることを示した。
特定のドメインにLSMをデプロイする場合、微調整が一般的なプラクティスであるため、これらの攻撃は現実的ではない。
この脆弱性をさらに明らかにするため,本研究では,LSM内のバックドアを作成するための微調整期間中に,少量の有毒データを注入するバックドアRAGを提案する。
この妥協されたLLMがRAGシステムに統合されると、攻撃者は特定のトリガを利用してLSMを操作し、検索データベースから文書をリークする。
有毒データを慎重に設計することにより,文章抽出とパラフレーズ抽出を両立させる。
Llama2-7Bでは, 3\%の有毒データで, Llama2-7Bでは平均79.7\%, ROUGE-Lでは64.21, パラフレーズ抽出では平均68.6\%, ROUGEでは4つのデータセットで平均52.6であることがわかった。
これらの結果は、RAGシステムを展開する際のサプライチェーンに関連するプライバシーリスクを浮き彫りにする。
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