論文の概要: RevPRAG: Revealing Poisoning Attacks in Retrieval-Augmented Generation through LLM Activation Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18948v2
- Date: Wed, 19 Feb 2025 04:09:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-20 13:56:46.030018
- Title: RevPRAG: Revealing Poisoning Attacks in Retrieval-Augmented Generation through LLM Activation Analysis
- Title(参考訳): RevPRAG: LLM Activation Analysis による検索型世代における毒殺攻撃の発見
- Authors: Xue Tan, Hao Luan, Mingyu Luo, Xiaoyan Sun, Ping Chen, Jun Dai,
- Abstract要約: RevPRAGは、LLMの活性化を利用した、柔軟で自動化された検出パイプラインである。
複数のベンチマークデータセットとRAGアーキテクチャによる結果から,提案手法は真正の98%,偽正の1%に近い正の98%を達成できた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.706288937295861
- License:
- Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) enriches the input to LLMs by retrieving information from the relevant knowledge database, enabling them to produce responses that are more accurate and contextually appropriate. It is worth noting that the knowledge database, being sourced from publicly available channels such as Wikipedia, inevitably introduces a new attack surface. RAG poisoning involves injecting malicious texts into the knowledge database, ultimately leading to the generation of the attacker's target response (also called poisoned response). However, there are currently limited methods available for detecting such poisoning attacks. We aim to bridge the gap in this work. Particularly, we introduce RevPRAG, a flexible and automated detection pipeline that leverages the activations of LLMs for poisoned response detection. Our investigation uncovers distinct patterns in LLMs' activations when generating correct responses versus poisoned responses. Our results on multiple benchmark datasets and RAG architectures show our approach could achieve 98% true positive rate, while maintaining false positive rates close to 1%.
- Abstract(参考訳): Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、関連する知識データベースから情報を取得してLLMへの入力を豊かにすることで、より正確で文脈的に適切な応答を生成する。
ウィキペディアのような公開チャネルからソースされた知識データベースには、必然的に新たな攻撃面が導入されている点に注意が必要だ。
RAG中毒は、悪意のあるテキストを知識データベースに注入し、最終的には攻撃者のターゲット応答(毒殺反応とも呼ばれる)を発生させる。
しかし、現在ではこのような毒物攻撃を検出する方法が限られている。
私たちはこの仕事のギャップを埋めることを目指しています。
特に, LLMの活性化を利用したフレキシブルかつ自動化された検出パイプラインであるRevPRAGを導入する。
本研究は, LLMの活性のパターンを解明し, 正しい反応と有毒反応の相関について検討した。
複数のベンチマークデータセットとRAGアーキテクチャによる結果から,提案手法は真正の98%,偽正の1%に近い正の98%を達成できた。
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