論文の概要: Privacy-Aware RAG: Secure and Isolated Knowledge Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15548v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 07:45:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:35:00.879601
• Title: Privacy-Aware RAG: Secure and Isolated Knowledge Retrieval
• Title（参考訳）: プライバシを意識したRAG - セキュアで分離された知識検索
• Authors: Pengcheng Zhou, Yinglun Feng, Zhongliang Yang,
• Abstract要約: 本稿では,RAGシステムを不正アクセスやデータ漏洩から保護するための高度な暗号化手法を提案する。 当社のアプローチでは、ストレージに先立ってテキストコンテンツとそれに対応する埋め込みの両方を暗号化し、すべてのデータがセキュアに暗号化されていることを保証します。 以上の結果から,RAGシステムの設計と展開に高度な暗号化技術を統合することにより,プライバシー保護を効果的に強化できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.412110686946628
• License:
• Abstract: The widespread adoption of Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems in real-world applications has heightened concerns about the confidentiality and integrity of their proprietary knowledge bases. These knowledge bases, which play a critical role in enhancing the generative capabilities of Large Language Models (LLMs), are increasingly vulnerable to breaches that could compromise sensitive information. To address these challenges, this paper proposes an advanced encryption methodology designed to protect RAG systems from unauthorized access and data leakage. Our approach encrypts both textual content and its corresponding embeddings prior to storage, ensuring that all data remains securely encrypted. This mechanism restricts access to authorized entities with the appropriate decryption keys, thereby significantly reducing the risk of unintended data exposure. Furthermore, we demonstrate that our encryption strategy preserves the performance and functionality of RAG pipelines, ensuring compatibility across diverse domains and applications. To validate the robustness of our method, we provide comprehensive security proofs that highlight its resilience against potential threats and vulnerabilities. These proofs also reveal limitations in existing approaches, which often lack robustness, adaptability, or reliance on open-source models. Our findings suggest that integrating advanced encryption techniques into the design and deployment of RAG systems can effectively enhance privacy safeguards. This research contributes to the ongoing discourse on improving security measures for AI-driven services and advocates for stricter data protection standards within RAG architectures.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムが現実世界のアプリケーションに広く採用されていることにより、プロプライエタリな知識基盤の機密性や完全性に対する懸念が高まっている。 これらの知識ベースは、LLM(Large Language Models)の生成能力を高める上で重要な役割を担います。 これらの課題に対処するために,RAGシステムを不正アクセスやデータ漏洩から守るための高度な暗号化手法を提案する。 当社のアプローチでは、ストレージに先立ってテキストコンテンツとそれに対応する埋め込みの両方を暗号化し、すべてのデータがセキュアに暗号化されていることを保証します。 このメカニズムは、適切な復号鍵による認証されたエンティティへのアクセスを制限し、意図しないデータ露出のリスクを著しく低減する。 さらに、当社の暗号化戦略は、RAGパイプラインの性能と機能を維持し、さまざまなドメインやアプリケーション間の互換性を確保することを実証しています。 本手法の堅牢性を検証するため,潜在的な脅威や脆弱性に対するレジリエンスを強調する総合的なセキュリティ証明を提供する。 これらの証明は、しばしばロバスト性、適応性、あるいはオープンソースモデルへの依存を欠いている既存のアプローチの制限を明らかにしている。 以上の結果から,RAGシステムの設計と展開に高度な暗号化技術を統合することにより,プライバシー保護を効果的に強化できることが示唆された。 この研究は、AI駆動サービスのセキュリティ対策の改善に関する継続的な議論に寄与し、RAGアーキテクチャ内のより厳格なデータ保護標準を提唱する。

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