Topic-FlipRAG: Topic-Orientated Adversarial Opinion Manipulation Attacks to Retrieval-Augmented Generation Models

📄 arXiv: 2502.01386v3 📥 PDF

作者: Yuyang Gong, Zhuo Chen, Jiawei Liu, Miaokun Chen, Fengchang Yu, Wei Lu, Xiaofeng Wang, Xiaozhong Liu

分类: cs.CL, cs.CR, cs.IR

发布日期: 2025-02-03 (更新: 2025-12-29)

备注: Accepted by USENIX Security 2025

💡 一句话要点

提出Topic-FlipRAG，针对RAG模型进行主题导向的对抗性观点操纵攻击

🎯 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 对抗性攻击 观点操纵 大型语言模型 信息安全

📋 核心要点

  1. 现有RAG攻击主要集中于事实或单查询操纵，忽略了主题导向的、多视角推理场景下的攻击。
  2. Topic-FlipRAG通过两阶段流程，结合对抗排序攻击和LLM的语义理解能力，生成针对特定主题的对抗性扰动。
  3. 实验表明，Topic-FlipRAG能有效改变RAG模型在特定主题上的观点输出，且现有防御方法难以有效抵御。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型(LLM)的检索增强生成(RAG)系统已成为问答和内容生成等任务的关键。然而，由于其固有的漏洞，它们对公众舆论和信息传播的日益增长的影响使其成为安全研究的关键焦点。以往的研究主要针对事实或单查询操纵的攻击。本文解决了一个更实际的场景：针对RAG模型的主题导向的对抗性观点操纵攻击，其中LLM需要推理和综合多个视角，这使得它们特别容易受到系统性知识中毒的影响。具体来说，我们提出了Topic-FlipRAG，这是一个两阶段的操纵攻击流程，它策略性地制作对抗性扰动，以影响相关查询中的观点。该方法结合了传统的对抗性排序攻击技术，并利用LLM广泛的内部相关知识和推理能力来执行语义级别的扰动。实验表明，所提出的攻击有效地改变了模型输出在特定主题上的观点，显著影响了用户的信息感知。目前的缓解方法无法有效防御此类攻击，突出了加强RAG系统安全措施的必要性，并为LLM安全研究提供了重要的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决RAG模型在主题导向的场景下，容易受到对抗性攻击操纵观点的问题。现有方法主要关注事实性错误或单查询的攻击，忽略了RAG模型需要综合多个视角进行推理的场景，使得攻击者可以通过系统性的知识污染来影响模型的输出观点。

核心思路：论文的核心思路是利用对抗性攻击，策略性地修改检索到的文档，从而影响RAG模型对特定主题的观点输出。通过精心设计的扰动，使得模型在检索阶段倾向于选择攻击者预设的文档，从而在生成阶段输出被操纵的观点。

技术框架：Topic-FlipRAG包含两个主要阶段：1) 对抗性文档生成阶段：利用对抗性排序攻击技术，生成能够影响检索结果的对抗性文档。2) 观点操纵阶段：利用LLM的推理能力，将对抗性文档融入到检索结果中，从而影响模型对特定主题的观点输出。整体流程是从确定目标主题开始，然后生成针对该主题的对抗性文档，最后将这些文档插入到RAG系统的知识库中，以影响后续的检索和生成过程。

关键创新：该方法的主要创新在于：1) 针对主题导向的观点操纵攻击，更贴近实际应用场景。2) 结合对抗性排序攻击和LLM的语义理解能力，实现更有效的攻击。3) 提出了一个两阶段的攻击流程，能够策略性地影响RAG模型的观点输出。

关键设计：在对抗性文档生成阶段，论文采用了基于梯度优化的对抗性排序攻击方法，通过修改文档的向量表示，使得其在检索结果中的排名提前。在观点操纵阶段，论文利用LLM的推理能力，评估对抗性文档对模型观点的影响，并选择能够最大程度改变模型观点的文档进行注入。具体的损失函数设计和参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Topic-FlipRAG能够显著改变RAG模型在特定主题上的观点输出，证明了该攻击方法的有效性。同时，实验还表明，现有的防御方法难以有效抵御此类攻击，突出了加强RAG系统安全措施的必要性。具体的性能数据和提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究揭示了RAG系统在观点操纵方面的潜在风险，有助于开发更安全的RAG系统。其研究成果可应用于评估和提升RAG系统的鲁棒性，防范恶意信息传播和舆论引导，对维护信息安全和社会稳定具有重要意义。未来可进一步研究更有效的防御机制，提升RAG系统在对抗性环境下的可靠性。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems based on Large Language Models (LLMs) have become essential for tasks such as question answering and content generation. However, their increasing impact on public opinion and information dissemination has made them a critical focus for security research due to inherent vulnerabilities. Previous studies have predominantly addressed attacks targeting factual or single-query manipulations. In this paper, we address a more practical scenario: topic-oriented adversarial opinion manipulation attacks on RAG models, where LLMs are required to reason and synthesize multiple perspectives, rendering them particularly susceptible to systematic knowledge poisoning. Specifically, we propose Topic-FlipRAG, a two-stage manipulation attack pipeline that strategically crafts adversarial perturbations to influence opinions across related queries. This approach combines traditional adversarial ranking attack techniques and leverages the extensive internal relevant knowledge and reasoning capabilities of LLMs to execute semantic-level perturbations. Experiments show that the proposed attacks effectively shift the opinion of the model's outputs on specific topics, significantly impacting user information perception. Current mitigation methods cannot effectively defend against such attacks, highlighting the necessity for enhanced safeguards for RAG systems, and offering crucial insights for LLM security research.