論文の概要: FlipedRAG: Black-Box Opinion Manipulation Attacks to Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02968v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 12:24:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:05:13.546488
• Title: FlipedRAG: Black-Box Opinion Manipulation Attacks to Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models
• Title（参考訳）: FlipedRAG: 大規模言語モデル検索のためのブラックボックスオピニオン操作攻撃
• Authors: Zhuo Chen, Yuyang Gong, Miaokun Chen, Haotan Liu, Qikai Cheng, Fan Zhang, Wei Lu, Xiaozhong Liu, Jiawei Liu,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、知識データベースから関連する情報を動的に取得することで、幻覚とリアルタイムの制約に対処する。 本稿では,より現実的で脅迫的なシナリオとして,RAGに対する議論の的となっている論点に対する意見操作について紹介する。 本稿では、転送ベースであるFlipedRAGと呼ばれる新しいRAGブラックボックス攻撃手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.41533176888415
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) addresses hallucination and real-time constraints by dynamically retrieving relevant information from a knowledge database to supplement the LLMs' input. When presented with a query, RAG selects the most semantically similar texts from its knowledge bases and uses them as context for the LLMs to generate more accurate responses. RAG also creates a new attack surface, especially since RAG databases are frequently sourced from public domains. While existing studies have predominantly focused on optimizing RAG's performance and efficiency, emerging research has begun addressing the security concerns associated with RAG. However, these works have some limitations, typically focusing on either white-box methodologies or heuristic-based black-box attacks. Furthermore, prior research has mainly targeted simple factoid question answering, which is neither practically challenging nor resistant to correction. In this paper, we unveil a more realistic and threatening scenario: opinion manipulation for controversial topics against RAG. Particularly, we propose a novel RAG black-box attack method, termed FlipedRAG, which is transfer-based. By leveraging instruction engineering, we obtain partial retrieval model outputs from black-box RAG system, facilitating the training of surrogate models to enhance the effectiveness of opinion manipulation attack. Extensive experimental results confirms that our approach significantly enhances the average success rate of opinion manipulation by 16.7%. It achieves an average of a 50% directional change in the opinion polarity of RAG responses across four themes. Additionally, it induces a 20% shift in user cognition. Furthermore, we discuss the efficacy of potential defense mechanisms and conclude that they are insufficient in mitigating this type of attack, highlighting the urgent need to develop novel defensive strategies.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、LLMの入力を補うために知識データベースから関連する情報を動的に取得することで、幻覚とリアルタイムの制約に対処する。 クエリを提示すると、RAGはその知識ベースから最も意味的に類似したテキストを選択し、LSMのコンテキストとして使用してより正確な応答を生成する。 特にRAGデータベースはパブリックドメインから頻繁にソースされるため、RAGは新たなアタックサーフェスも生成する。 既存の研究は主にRAGの性能と効率の最適化に重点を置いているが、新たな研究はRAGに関連するセキュリティ問題に対処し始めている。 しかしながら、これらの作品にはいくつかの制限があり、通常はホワイトボックスの方法論やヒューリスティックベースのブラックボックスの攻撃に焦点を当てている。 さらに、従来の研究は主に単純なファクトイドの質問応答を対象としており、実際は困難でも、修正に抵抗するものではない。 本稿では,より現実的で脅迫的なシナリオとして,RAGに対する議論の的となっている論点に対する意見操作について紹介する。 特に、転送ベースであるFlipedRAGと呼ばれる新しいRAGブラックボックス攻撃手法を提案する。 指導工学を活用することで,ブラックボックスRAGシステムからの部分的検索モデル出力を取得し,代理モデルのトレーニングを容易にし,意見操作攻撃の有効性を高める。 その結果,提案手法は意見操作の平均成功率を16.7%向上させることがわかった。 4つのテーマにまたがるRAG応答の意見極性の平均50%の方向変化を達成する。 さらに、ユーザ認知の20%シフトも引き起こす。 さらに,防衛機構の有効性を議論し,このような攻撃を緩和するには不十分であると結論付け,新たな防衛戦略を急務に進める必要性を浮き彫りにする。

関連論文リスト

• Toward Robust RALMs: Revealing the Impact of Imperfect Retrieval on Retrieval-Augmented Language Models [5.10832476049103]
  提案手法では,ALMを実世界の実例と混同しうるシナリオを3つ同定する。 我々は,新たな敵攻撃法,生成モデルに基づくADVersarial attack (GenADV) と,付加文書(RAD)に基づく新しい計量ロバストネスを提案する。 以上の結果から,ALMは文書集合の未解決性や矛盾を識別できないことが多く,幻覚につながることが多かった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T13:40:33Z)
• Controlling Risk of Retrieval-augmented Generation: A Counterfactual Prompting Framework [77.45983464131977]
  我々は、RAGモデルの予測が誤りであり、現実のアプリケーションにおいて制御不能なリスクをもたらす可能性がどの程度あるかに焦点を当てる。 本研究は,RAGの予測に影響を及ぼす2つの重要な潜伏要因を明らかにする。 我々は,これらの要因をモデルに誘導し,その応答に与える影響を解析する,反実的プロンプトフレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T14:52:14Z)
• Rag and Roll: An End-to-End Evaluation of Indirect Prompt Manipulations in LLM-based Application Frameworks [12.061098193438022]
  Retrieval Augmented Generation (RAG) は、分散知識を欠くモデルによく用いられる手法である。 本稿では,RAGシステムのエンドツーエンドの間接的なプロンプト操作に対する安全性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T12:26:05Z)
• Black-Box Opinion Manipulation Attacks to Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models [21.01313168005792]
  我々は、意見操作のためのブラックボックス攻撃に直面した場合、検索強化生成(RAG)モデルの脆弱性を明らかにする。 このような攻撃がユーザの認知と意思決定に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T17:55:55Z)
• Speculative RAG: Enhancing Retrieval Augmented Generation through Drafting [68.90949377014742]
  Speculative RAG(投機的RAG)は、より大規模なジェネラリストLMを利用して、より小さな蒸留専門のLMによって並列に生成された複数のRAGドラフトを効率よく検証するフレームワークである。 提案手法は,より小さな専門家のLMにドラフト作成を委譲することでRAGを加速し,より大きなジェネラリストのLMがドラフトに1回の検証パスを実行する。 PubHealthの従来のRAGシステムと比較して、レイテンシを51%削減しながら、最大12.97%の精度向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T06:50:19Z)
• Revisiting Backdoor Attacks against Large Vision-Language Models from Domain Shift [104.76588209308666]
  本稿では,LVLMの学習訓練におけるバックドア攻撃について検討する。 我々は,攻撃の堅牢性を評価するために,新たな評価次元,バックドア領域の一般化を導入する。 本稿では,ドメイン非依存的トリガを臨界領域に注入するマルチモーダルアトリビューションバックドアアタック(MABA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T02:31:03Z)
• Typos that Broke the RAG's Back: Genetic Attack on RAG Pipeline by Simulating Documents in the Wild via Low-level Perturbations [9.209974698634175]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T07:49:36Z)
• PoisonedRAG: Knowledge Corruption Attacks to Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models [45.409248316497674]
  大規模言語モデル(LLM)は、その例外的な生成能力により、顕著な成功を収めた。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、これらの制限を緩和するための最先端技術である。 RAGシステムにおける知識データベースは,新たな,実用的な攻撃面を導入している。 この攻撃面に基づいて,RAGに対する最初の知識汚職攻撃であるPoisonedRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T18:28:36Z)
• Benchmarking Large Language Models in Retrieval-Augmented Generation [53.504471079548]
  大規模言語モデルに対する検索拡張生成の影響を系統的に検討する。 我々は、RAGに必要な4つの基本能力で、異なる大規模言語モデルの性能を解析する。 RGB(Retrieval-Augmented Generation Benchmark)は、英語と中国語の両方でRAG評価を行うための新しいコーパスである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T08:28:44Z)
• Generalizable Black-Box Adversarial Attack with Meta Learning [54.196613395045595]
  ブラックボックス攻撃では、ターゲットモデルのパラメータが不明であり、攻撃者はクエリのフィードバックに基づいて、クエリの予算に基づいて摂動を成功させることを目指している。 本稿では,実例レベルの逆転可能性という,過去の攻撃に対するフィードバック情報を活用することを提案する。 この2種類の逆転送性を持つフレームワークは,市販のクエリベースのアタック手法と自然に組み合わせて性能を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-01T07:24:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。