Robust Neural Information Retrieval: An Adversarial and Out-of-distribution Perspective
作者: Yu-An Liu, Ruqing Zhang, Jiafeng Guo, Maarten de Rijke, Yixing Fan, Xueqi Cheng
分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-07-09 (更新: 2024-08-16)
备注: Survey paper
💡 一句话要点
针对神经信息检索模型的鲁棒性问题，提出对抗攻击和OOD视角下的全面分析与基准测试。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 神经信息检索 鲁棒性 对抗攻击 分布外泛化 基准测试
📋 核心要点
- 现有神经信息检索模型在对抗攻击和分布外数据上表现不佳，鲁棒性不足限制了实际应用。
- 从对抗攻击和分布外（OOD）泛化的角度，全面分析了神经信息检索模型的鲁棒性问题。
- 构建了BestIR基准测试，包含多种数据集和评估指标，为鲁棒信息检索研究提供统一的平台。
📝 摘要（中文）
神经信息检索（IR）模型近年来在各种IR任务上的有效性显著提高。这些模型的鲁棒性对于确保其在实践中的可靠性至关重要，并已引起广泛关注。鉴于鲁棒IR方面的研究大量涌现，本文旨在整合当前状态，从现有方法中汲取见解，并为未来的发展奠定基础。我们将IR的鲁棒性视为一个多方面的概念，强调其在对抗攻击、分布外（OOD）场景和性能差异方面的必要性。本文侧重于对抗性和OOD鲁棒性，分别剖析了密集检索模型（DRM）和神经排序模型（NRM）的鲁棒性解决方案，并将它们视为神经IR流程的关键组成部分。我们深入讨论了现有方法、数据集和评估指标，阐明了大型语言模型时代面临的挑战和未来方向。据我们所知，这是第一个关于神经IR模型鲁棒性的全面综述，我们还将在SIGIR 2024上进行首次教程演示。除了对现有工作进行组织之外，我们还引入了一个用于鲁棒IR的基准测试（BestIR），这是一个用于鲁棒神经信息检索的异构评估基准，可在公开访问。我们希望这项研究为未来IR模型鲁棒性研究提供有用的线索，并有助于开发值得信赖的搜索引擎。
🔬 方法详解
问题定义：神经信息检索模型在实际应用中面临对抗攻击和分布外（OOD）数据的挑战，导致性能显著下降。现有方法缺乏系统性的鲁棒性评估和提升方案，难以保证检索结果的可靠性。因此，如何提升神经信息检索模型在复杂环境下的鲁棒性成为亟待解决的问题。
核心思路：本文从对抗攻击和OOD泛化的角度出发，将鲁棒性问题分解为两个关键方面：抵抗恶意攻击和适应未知数据分布。通过分析现有方法在这些方面的优缺点，为未来的研究提供指导。同时，构建BestIR基准测试，为鲁棒性评估提供统一的标准。
技术框架：本文主要关注密集检索模型（DRM）和神经排序模型（NRM）的鲁棒性。首先，对DRM的对抗攻击防御方法进行综述，包括对抗训练、输入扰动等。然后，分析NRM在OOD场景下的泛化能力，并探讨领域自适应、元学习等方法在提升OOD鲁棒性方面的应用。最后，介绍BestIR基准测试的构建过程和评估指标。
关键创新：本文的创新之处在于：1) 首次从对抗攻击和OOD泛化的角度对神经信息检索模型的鲁棒性进行全面综述；2) 提出了BestIR基准测试，为鲁棒性评估提供统一的标准；3) 深入分析了现有方法在提升鲁棒性方面的优缺点，为未来的研究提供指导。与现有方法相比，本文更加关注鲁棒性的本质，并提供系统性的解决方案。
关键设计：BestIR基准测试包含多个数据集，涵盖不同的领域和任务。评估指标包括准确率、召回率、F1值等，以及针对对抗攻击和OOD场景的特定指标。在DRM的对抗训练中，采用多种对抗样本生成方法，如FGSM、PGD等。在NRM的领域自适应中，采用对抗学习、领域共享等技术。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文构建了BestIR基准测试，包含多个数据集和评估指标，为鲁棒信息检索研究提供统一的平台。该基准测试可以用于评估不同模型在对抗攻击和OOD场景下的性能，并为未来的研究提供参考。此外，本文还对现有方法进行了深入分析，为未来的研究提供了指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升搜索引擎、推荐系统等信息检索系统的可靠性和安全性。通过提高模型在对抗攻击和分布外数据上的鲁棒性，可以有效防止恶意攻击和提高用户体验，尤其是在金融、医疗等对信息准确性要求较高的领域具有重要意义。未来的研究可以进一步探索更有效的鲁棒性提升方法，并将其应用于更广泛的信息检索任务中。
📄 摘要（原文）
Recent advances in neural information retrieval (IR) models have significantly enhanced their effectiveness over various IR tasks. The robustness of these models, essential for ensuring their reliability in practice, has also garnered significant attention. With a wide array of research on robust IR being proposed, we believe it is the opportune moment to consolidate the current status, glean insights from existing methodologies, and lay the groundwork for future development. We view the robustness of IR to be a multifaceted concept, emphasizing its necessity against adversarial attacks, out-of-distribution (OOD) scenarios and performance variance. With a focus on adversarial and OOD robustness, we dissect robustness solutions for dense retrieval models (DRMs) and neural ranking models (NRMs), respectively, recognizing them as pivotal components of the neural IR pipeline. We provide an in-depth discussion of existing methods, datasets, and evaluation metrics, shedding light on challenges and future directions in the era of large language models. To the best of our knowledge, this is the first comprehensive survey on the robustness of neural IR models, and we will also be giving our first tutorial presentation at SIGIR 2024 \url{https://sigir2024-robust-information-retrieval.github.io}. Along with the organization of existing work, we introduce a Benchmark for robust IR (BestIR), a heterogeneous evaluation benchmark for robust neural information retrieval, which is publicly available at \url{https://github.com/Davion-Liu/BestIR}. We hope that this study provides useful clues for future research on the robustness of IR models and helps to develop trustworthy search engines \url{https://github.com/Davion-Liu/Awesome-Robustness-in-Information-Retrieval}.