論文の概要: Making Theft Useless: Adulteration-Based Protection of Proprietary Knowledge Graphs in GraphRAG Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00274v1
• Date: Thu, 01 Jan 2026 09:27:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.353936
• Title: Making Theft Useless: Adulteration-Based Protection of Proprietary Knowledge Graphs in GraphRAG Systems
• Title（参考訳）: 盗難の無用化:GraphRAGシステムにおけるアダルト化に基づくプロプライエタリ知識グラフの保護
• Authors: Weijie Wang, Peizhuo Lv, Yan Wang, Rujie Dai, Guokun Xu, Qiujian Lv, Hangcheng Liu, Weiqing Huang, Wei Dong, Jiaheng Zhang,
• Abstract要約: AURAは、盗まれた知識グラフを敵に使用不能にするために設計された、データアダルメレーションに基づく新しいフレームワークである。 AURAは認証されていないシステムの性能を5.3%の精度で低下させ、認証されたユーザーに対して100%の忠実さを維持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.88629636982452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) has emerged as a key technique for enhancing Large Language Models (LLMs) with proprietary Knowledge Graphs (KGs) in knowledge-intensive applications. As these KGs often represent an organization's highly valuable intellectual property (IP), they face a significant risk of theft for private use. In this scenario, attackers operate in isolated environments. This private-use threat renders passive defenses like watermarking ineffective, as they require output access for detection. Simultaneously, the low-latency demands of GraphRAG make strong encryption which incurs prohibitive overhead impractical. To address these challenges, we propose AURA, a novel framework based on Data Adulteration designed to make any stolen KG unusable to an adversary. Our framework pre-emptively injects plausible but false adulterants into the KG. For an attacker, these adulterants deteriorate the retrieved context and lead to factually incorrect responses. Conversely, for authorized users, a secret key enables the efficient filtering of all adulterants via encrypted metadata tags before they are passed to the LLM, ensuring query results remain completely accurate. Our evaluation demonstrates the effectiveness of this approach: AURA degrades the performance of unauthorized systems to an accuracy of just 5.3%, while maintaining 100% fidelity for authorized users with negligible overhead. Furthermore, AURA proves robust against various sanitization attempts, retaining 80.2% of its adulterants.
• Abstract（参考訳）: Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) は、知識集約型アプリケーションにおいて、独自の知識グラフ(KG)を備えた大規模言語モデル(LLM)を拡張するための重要なテクニックとして登場した。 これらのKGは、組織の非常に価値の高い知的財産(IP)を表すことが多いため、私的使用のための盗難の重大なリスクに直面している。 このシナリオでは、攻撃者は独立した環境で動作します。 このプライベートユース脅威は、検出に出力アクセスを必要とするため、透かしのようなパッシブディフェンスを非効率にします。 同時に、GraphRAGの低レイテンシ要求は強力な暗号化を行い、これは非現実的なオーバーヘッドを引き起こす。 これらの課題に対処するために,盗難KGを敵に使用不能にするためのデータアダルメレーションに基づく新しいフレームワークであるAURAを提案する。 筆者らの枠組みは,KGに有能だが偽のアパレルトを注入するものである。 攻撃者にとって、これらの暴徒は回収された文脈を悪化させ、事実的に誤った反応をもたらす。 逆に、認証されたユーザにとって、秘密鍵はLLMに渡される前に暗号化メタデータタグを通じて全てのアダルトを効率的にフィルタリングし、クエリ結果が完全に正確であることを保証する。 AURAは、未承認システムの性能を5.3%の精度に低下させ、認証されたユーザの100%の忠実さを無視できないオーバーヘッドで維持する。 さらに、AURAは様々な衛生化の試みに対して堅牢であり、アパレルトの80.2%を維持している。

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