Black-Box Opinion Manipulation Attacks to Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models
作者: Zhuo Chen, Jiawei Liu, Haotan Liu, Qikai Cheng, Fan Zhang, Wei Lu, Xiaozhong Liu
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR
发布日期: 2024-07-18
备注: 10 pages, 3 figures, under review
💡 一句话要点
针对RAG模型的黑盒观点操纵攻击，揭示其认知偏见风险
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 检索增强生成 黑盒攻击 观点操纵 对抗性攻击 替代模型
📋 核心要点
- 现有RAG研究主要集中在白盒环境和封闭领域，缺乏对黑盒攻击下观点操纵脆弱性的深入分析。
- 通过操纵检索结果，训练替代模型，并利用对抗性检索攻击实现对RAG模型的黑盒观点操纵。
- 实验证明，该攻击策略能显著改变RAG生成内容的观点极性，揭示了对用户认知和决策的潜在负面影响。
📝 摘要（中文）
检索增强生成(RAG)旨在解决大型语言模型的幻觉问题和实时性约束，但也引入了检索环节易受攻击的漏洞。现有研究主要关注RAG在白盒和封闭领域问答任务中的不可靠性。本文旨在揭示检索增强生成(RAG)模型在面临黑盒攻击进行观点操纵时的脆弱性。我们探讨了此类攻击对用户认知和决策的影响，为增强RAG模型的可靠性和安全性提供了新的见解。我们通过指令操纵RAG中检索模型的排序结果，并将这些结果用作数据来训练替代模型。通过对替代模型采用对抗性检索攻击方法，进一步实现了对RAG的黑盒迁移攻击。在多个主题的观点数据集上进行的实验表明，所提出的攻击策略可以显著改变RAG生成内容的观点极性。这证明了模型的脆弱性，更重要的是，揭示了对用户认知和决策的潜在负面影响，使其更容易误导用户接受不正确或有偏见的信息。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决RAG模型在黑盒攻击下的观点操纵问题。现有方法主要关注白盒攻击，忽略了实际应用中更常见的黑盒攻击场景。此外，现有研究较少关注RAG模型生成内容对用户认知和决策的影响，缺乏对潜在危害的评估。
核心思路：核心思路是利用替代模型模拟RAG的检索过程，并通过对抗性攻击替代模型来实现对RAG的黑盒攻击。这种方法无需访问RAG模型的内部参数，更贴近实际应用场景，也更具挑战性。通过操纵检索结果，可以影响RAG生成内容的观点极性，从而达到操纵用户认知的目的。
技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 使用指令操纵RAG的检索结果，构建训练数据；2) 基于训练数据训练替代模型，模拟RAG的检索过程；3) 对替代模型进行对抗性检索攻击，生成对抗样本；4) 将对抗样本输入RAG模型，观察生成内容的观点极性变化。
关键创新：关键创新在于提出了基于替代模型的黑盒观点操纵攻击方法。该方法无需访问RAG模型的内部参数，即可实现有效的攻击。此外，本文还关注了攻击对用户认知和决策的影响，具有重要的实际意义。
关键设计：在替代模型的训练中，使用了操纵后的检索排序结果作为训练数据。对抗性攻击采用了常见的对抗样本生成方法，例如FGSM等。实验中，使用了多个主题的观点数据集来评估攻击效果。具体参数设置和损失函数细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的黑盒攻击策略能够显著改变RAG生成内容的观点极性。在多个主题的观点数据集上，攻击成功率达到较高水平，证明了RAG模型在黑盒攻击下的脆弱性。该研究揭示了RAG模型可能被用于操纵用户认知和决策的风险，具有重要的警示意义。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于评估和提升RAG模型的安全性，防止恶意攻击者利用RAG传播虚假信息或进行舆论引导。同时，该研究也提醒开发者在设计RAG系统时，需要充分考虑潜在的安全风险，并采取相应的防御措施，例如对检索结果进行过滤和验证，以确保生成内容的客观性和公正性。
📄 摘要（原文）
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is applied to solve hallucination problems and real-time constraints of large language models, but it also induces vulnerabilities against retrieval corruption attacks. Existing research mainly explores the unreliability of RAG in white-box and closed-domain QA tasks. In this paper, we aim to reveal the vulnerabilities of Retrieval-Enhanced Generative (RAG) models when faced with black-box attacks for opinion manipulation. We explore the impact of such attacks on user cognition and decision-making, providing new insight to enhance the reliability and security of RAG models. We manipulate the ranking results of the retrieval model in RAG with instruction and use these results as data to train a surrogate model. By employing adversarial retrieval attack methods to the surrogate model, black-box transfer attacks on RAG are further realized. Experiments conducted on opinion datasets across multiple topics show that the proposed attack strategy can significantly alter the opinion polarity of the content generated by RAG. This demonstrates the model's vulnerability and, more importantly, reveals the potential negative impact on user cognition and decision-making, making it easier to mislead users into accepting incorrect or biased information.