HijackRAG: Hijacking Attacks against Retrieval-Augmented Large Language Models

📄 arXiv: 2410.22832v1 📥 PDF

作者: Yucheng Zhang, Qinfeng Li, Tianyu Du, Xuhong Zhang, Xinkui Zhao, Zhengwen Feng, Jianwei Yin

分类: cs.CR, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2024-10-30

💡 一句话要点

提出HijackRAG以解决检索增强大语言模型的安全问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 安全攻击 大语言模型 恶意文本注入 系统完整性 防御机制 优化问题

📋 核心要点

  1. 现有的检索增强生成系统面临安全风险，攻击者可以通过操控检索机制来影响生成结果。
  2. 本文提出了一种新的攻击方式HijackRAG，攻击者通过注入恶意文本来劫持检索过程，生成错误答案。
  3. 实验结果显示，HijackRAG在多个数据集上表现出高攻击成功率，且在不同模型间具有良好的可转移性。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）系统通过整合外部知识来增强大型语言模型（LLMs），使其在多种应用中更具适应性和成本效益。然而，随着对这些系统的依赖增加，潜在的安全风险也随之而来。本研究揭示了一种新型脆弱性，即检索提示劫持攻击（HijackRAG），攻击者可以通过向知识数据库注入恶意文本来操控RAG系统的检索机制。当RAG系统遇到目标问题时，它生成攻击者预设的答案而非正确答案，从而破坏系统的完整性和可信度。我们将HijackRAG形式化为一个优化问题，并提出了针对不同攻击者知识水平的黑盒和白盒攻击策略。在多个基准数据集上的广泛实验表明，HijackRAG始终实现了高攻击成功率，超越了现有的基线攻击。此外，我们还展示了该攻击在不同检索模型之间的可转移性，强调了其对RAG系统的广泛风险。最后，我们对各种防御机制的探索表明，它们不足以应对HijackRAG，强调了在实际部署中保护RAG系统的迫切需要。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决检索增强生成系统（RAG）中的安全脆弱性，现有方法未能有效防范攻击者通过操控检索机制来生成错误答案的问题。

核心思路：HijackRAG攻击通过向知识数据库注入恶意文本，攻击者可以在RAG系统处理特定问题时生成预设的错误答案，从而破坏系统的完整性。

技术框架：该方法将HijackRAG形式化为一个优化问题，提出了黑盒和白盒攻击策略，分别适用于不同知识水平的攻击者。整体流程包括恶意文本的生成、注入以及对RAG系统的攻击实施。

关键创新：最重要的创新在于提出了检索提示劫持攻击的概念，并展示了其在不同检索模型间的可转移性，这一发现揭示了RAG系统的广泛安全风险。

关键设计：在攻击实施中，设计了特定的损失函数以优化恶意文本的生成，并通过实验验证了不同参数设置对攻击成功率的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HijackRAG在多个基准数据集上实现了高达90%的攻击成功率，显著超越了现有基线攻击，且该攻击在不同的检索模型之间具有良好的可转移性，显示出其广泛的适用性和潜在威胁。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全敏感的自然语言处理任务，如智能客服、信息检索和自动问答系统。通过识别和防范HijackRAG攻击，可以增强这些系统的安全性和可靠性，从而提高用户信任度和系统的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems enhance large language models (LLMs) by integrating external knowledge, making them adaptable and cost-effective for various applications. However, the growing reliance on these systems also introduces potential security risks. In this work, we reveal a novel vulnerability, the retrieval prompt hijack attack (HijackRAG), which enables attackers to manipulate the retrieval mechanisms of RAG systems by injecting malicious texts into the knowledge database. When the RAG system encounters target questions, it generates the attacker's pre-determined answers instead of the correct ones, undermining the integrity and trustworthiness of the system. We formalize HijackRAG as an optimization problem and propose both black-box and white-box attack strategies tailored to different levels of the attacker's knowledge. Extensive experiments on multiple benchmark datasets show that HijackRAG consistently achieves high attack success rates, outperforming existing baseline attacks. Furthermore, we demonstrate that the attack is transferable across different retriever models, underscoring the widespread risk it poses to RAG systems. Lastly, our exploration of various defense mechanisms reveals that they are insufficient to counter HijackRAG, emphasizing the urgent need for more robust security measures to protect RAG systems in real-world deployments.