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/2501.02968v2
• Date: Sun, 19 Jan 2025 14:23:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 15:04:32.818551
• 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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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。

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