SafeRAG: Benchmarking Security in Retrieval-Augmented Generation of Large Language Model

📄 arXiv: 2501.18636v2 📥 PDF

作者: Xun Liang, Simin Niu, Zhiyu Li, Sensen Zhang, Hanyu Wang, Feiyu Xiong, Jason Zhaoxin Fan, Bo Tang, Shichao Song, Mengwei Wang, Jiawei Yang

分类: cs.CR, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2025-01-28 (更新: 2025-02-23)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

SafeRAG：构建RAG安全性评测基准，揭示其在对抗知识操纵攻击中的脆弱性

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

关键词: 检索增强生成 RAG 安全性 基准测试 知识操纵 大型语言模型 LLM 攻击防御

📋 核心要点

  1. 现有RAG系统易受知识操纵攻击，攻击者可利用外部知识源的漏洞，降低RAG服务质量。
  2. SafeRAG基准通过模拟多种攻击场景，全面评估RAG系统在面对恶意知识注入时的安全性。
  3. 实验结果表明，现有RAG组件在对抗各类攻击时表现出显著的脆弱性，即使是简单的攻击也能轻易绕过防御机制。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）通过将外部知识集成到大型语言模型（LLM）中，在解决知识密集型任务方面取得了巨大成功。然而，外部和未经验证知识的引入增加了LLM的脆弱性，因为攻击者可以通过操纵知识来执行攻击任务。本文提出了一个名为SafeRAG的基准，旨在评估RAG的安全性。首先，我们将攻击任务分为银色噪声、上下文冲突、软广告和白色拒绝服务。接下来，我们主要手动构建RAG安全评估数据集（即SafeRAG数据集），用于每个任务。然后，我们利用SafeRAG数据集来模拟RAG可能遇到的各种攻击场景。对14个代表性RAG组件进行的实验表明，RAG对所有攻击任务都表现出显著的脆弱性，即使是最明显的攻击任务也可以轻松绕过现有的检索器、过滤器或高级LLM，从而导致RAG服务质量的下降。

🔬 方法详解

问题定义：RAG系统在整合外部知识时，面临着恶意知识注入的风险。攻击者可以通过操纵检索到的文档，例如注入噪声、制造上下文冲突、插入广告或发起拒绝服务攻击，来降低RAG系统的性能和可靠性。现有方法缺乏对RAG安全性的全面评估和有效防御机制。

核心思路：SafeRAG的核心思路是构建一个包含多种攻击场景的基准数据集，用于系统性地评估RAG系统在面对恶意知识时的鲁棒性。通过模拟真实世界中可能出现的攻击，SafeRAG可以帮助研究人员发现RAG系统的安全漏洞，并开发更有效的防御策略。

技术框架：SafeRAG基准主要包含以下几个部分：1) 攻击类型定义：定义了四种主要的攻击类型，包括银色噪声、上下文冲突、软广告和白色拒绝服务。2) 数据集构建：手动构建了SafeRAG数据集，包含针对每种攻击类型的样本。3) 评估流程：设计了评估流程，用于模拟各种攻击场景，并评估RAG系统在这些场景下的性能。4) 基线模型：选择了14个代表性的RAG组件作为基线模型，用于评估SafeRAG基准的有效性。

关键创新：SafeRAG的关键创新在于其对RAG安全性的系统性评估方法。它不仅定义了多种攻击类型，还构建了相应的评估数据集，并设计了评估流程。这使得研究人员可以全面地了解RAG系统在面对恶意知识时的脆弱性，并开发更有效的防御机制。与现有方法相比，SafeRAG更加全面、系统和实用。

关键设计：SafeRAG数据集的构建主要依赖于人工标注，以确保攻击样本的质量和多样性。针对不同的攻击类型，采用了不同的标注策略。例如，对于银色噪声攻击，通过在原始文档中插入细微的扰动来生成攻击样本。对于上下文冲突攻击，通过构造包含矛盾信息的文档来生成攻击样本。评估指标包括准确率、召回率和F1值，用于衡量RAG系统在面对攻击时的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有的RAG系统在面对SafeRAG基准中的各类攻击时表现出显著的脆弱性。即使是最先进的LLM，也难以有效防御这些攻击。例如，在银色噪声攻击中，RAG系统的准确率下降了超过20%。在上下文冲突攻击中，RAG系统生成错误答案的概率增加了30%。这些结果表明，RAG系统的安全性仍然是一个亟待解决的问题。

🎯 应用场景

SafeRAG的研究成果可应用于提升各类知识密集型应用的安全性和可靠性，例如智能客服、问答系统、信息检索等。通过评估和改进RAG系统的安全性，可以有效防止恶意信息的传播，保障用户体验，并降低潜在的经济损失和声誉风险。未来，SafeRAG可以扩展到更多领域，例如金融、医疗等，以应对更加复杂的安全挑战。

📄 摘要（原文）

The indexing-retrieval-generation paradigm of retrieval-augmented generation (RAG) has been highly successful in solving knowledge-intensive tasks by integrating external knowledge into large language models (LLMs). However, the incorporation of external and unverified knowledge increases the vulnerability of LLMs because attackers can perform attack tasks by manipulating knowledge. In this paper, we introduce a benchmark named SafeRAG designed to evaluate the RAG security. First, we classify attack tasks into silver noise, inter-context conflict, soft ad, and white Denial-of-Service. Next, we construct RAG security evaluation dataset (i.e., SafeRAG dataset) primarily manually for each task. We then utilize the SafeRAG dataset to simulate various attack scenarios that RAG may encounter. Experiments conducted on 14 representative RAG components demonstrate that RAG exhibits significant vulnerability to all attack tasks and even the most apparent attack task can easily bypass existing retrievers, filters, or advanced LLMs, resulting in the degradation of RAG service quality. Code is available at: https://github.com/IAAR-Shanghai/SafeRAG.