論文の概要: CtrlRAG: Black-box Adversarial Attacks Based on Masked Language Models in Retrieval-Augmented Language Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06950v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 05:55:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 20:09:44.722579
• Title: CtrlRAG: Black-box Adversarial Attacks Based on Masked Language Models in Retrieval-Augmented Language Generation
• Title（参考訳）: CtrlRAG:検索言語生成におけるマスケッド言語モデルに基づくブラックボックス逆攻撃
• Authors: Runqi Sui,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、外部知識ベースを統合することにより、Large Language Models (LLM) を強化する。 我々は,実世界のシナリオに合わせて,ブラックボックス設定におけるRAGシステムのための新たな攻撃手法であるCtrlRAGを提案する。 実験の結果,CtrlRAGは情動操作と幻覚増幅の両目的において3つのベースライン法より優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems enhance Large Language Models (LLMs) by integrating external knowledge bases. However, this integration introduces a new security threat: adversaries can exploit the retrieval mechanism to inject malicious content into the knowledge base, thereby influencing the generated responses. Based on this attack vector, we propose CtrlRAG, a novel attack method designed for RAG system in the black-box setting, which aligns with real-world scenarios. Unlike existing attack methods, CtrlRAG introduces a perturbation mechanism using Masked Language Model (MLM) to dynamically optimize malicious content in response to changes in the retrieved context. Experimental results demonstrate that CtrlRAG outperforms three baseline methods in both Emotional Manipulation and Hallucination Amplification objectives. Furthermore, we evaluate three existing defense mechanisms, revealing their limited effectiveness against CtrlRAG and underscoring the urgent need for more robust defenses.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、外部知識ベースを統合することにより、Large Language Models (LLM) を強化する。 敵は検索メカニズムを利用して、悪意のあるコンテンツを知識ベースに注入し、それによって生成された応答に影響を与える。 この攻撃ベクトルに基づいて,実世界のシナリオに合わせて,ブラックボックス設定におけるRAGシステム用に設計された新しい攻撃手法であるCtrlRAGを提案する。 既存の攻撃方法とは異なり、CtrlRAGは、検索されたコンテキストの変化に応じて悪意のあるコンテンツを動的に最適化するために、Masked Language Model (MLM)を使用して摂動機構を導入する。 実験の結果,CtrlRAGは情動操作と幻覚増幅の両目的において3つのベースライン法より優れていた。 さらに,既存の3つの防御機構を評価し,CtrlRAGに対する効果の限界を明らかにし,より堅牢な防御の必要性を強調した。

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