CtrlRAG: Black-box Adversarial Attacks Based on Masked Language Models in Retrieval-Augmented Language Generation

📄 arXiv: 2503.06950v1 📥 PDF

作者: Runqi Sui

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-10

💡 一句话要点

CtrlRAG：基于掩码语言模型的RAG黑盒对抗攻击方法

🎯 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 对抗攻击 黑盒攻击 掩码语言模型 情感操纵

📋 核心要点

  1. RAG系统易受攻击，攻击者可注入恶意内容影响生成结果，现有方法缺乏动态优化能力。
  2. CtrlRAG利用掩码语言模型动态优化恶意内容，以适应检索上下文的变化，提升攻击效果。
  3. 实验表明CtrlRAG在情感操纵和幻觉放大方面优于基线，并揭示现有防御机制的局限性。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）系统通过整合外部知识库来增强大型语言模型（LLM）的能力。然而，这种整合引入了一种新的安全威胁：攻击者可以利用检索机制将恶意内容注入知识库，从而影响生成的响应。基于这种攻击向量，我们提出了一种名为CtrlRAG的新型攻击方法，该方法专为黑盒环境下的RAG系统设计，更贴近真实场景。与现有的攻击方法不同，CtrlRAG引入了一种使用掩码语言模型（MLM）的扰动机制，以动态优化恶意内容，从而应对检索上下文的变化。实验结果表明，在情感操纵和幻觉放大两个目标上，CtrlRAG均优于三种基线方法。此外，我们评估了三种现有的防御机制，结果表明它们对CtrlRAG的有效性有限，突显了对更强大防御机制的迫切需求。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决RAG系统中存在的黑盒对抗攻击问题。现有的攻击方法通常是静态的，无法根据检索到的上下文动态调整恶意内容，导致攻击效果不佳。此外，在黑盒场景下，攻击者无法直接访问RAG系统的内部参数和结构，增加了攻击的难度。

核心思路：CtrlRAG的核心思路是利用掩码语言模型（MLM）生成扰动，动态优化注入知识库的恶意内容。通过预测被掩盖的词语，MLM能够生成与上下文更相关的恶意内容，从而提高攻击的成功率。这种动态优化机制使得CtrlRAG能够更好地适应检索上下文的变化，增强了攻击的鲁棒性。

技术框架：CtrlRAG的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 恶意内容初始化：生成初始的恶意文本。2) 上下文检索：模拟RAG系统的检索过程，获取与恶意文本相关的上下文信息。3) 扰动生成：使用MLM对恶意文本进行扰动，生成新的恶意文本变体。4) 攻击评估：评估恶意文本对RAG系统的影响，例如情感操纵或幻觉放大。5) 迭代优化：重复步骤2-4，不断优化恶意文本，直到达到预定的攻击目标。

关键创新：CtrlRAG的关键创新在于引入了基于MLM的动态扰动机制。与现有的静态攻击方法相比，CtrlRAG能够根据检索到的上下文信息动态调整恶意内容，从而提高攻击的成功率和鲁棒性。此外，CtrlRAG是一种黑盒攻击方法，不需要访问RAG系统的内部参数和结构，更贴近真实场景。

关键设计：CtrlRAG的关键设计包括：1) MLM的选择：选择合适的MLM模型，例如BERT或RoBERTa，以生成高质量的扰动。2) 掩码策略：设计合理的掩码策略，例如随机掩码或基于重要性的掩码，以提高扰动的有效性。3) 攻击目标：定义明确的攻击目标，例如情感操纵或幻觉放大，并设计相应的评估指标。4) 优化算法：选择合适的优化算法，例如梯度下降或进化算法，以迭代优化恶意文本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CtrlRAG在情感操纵和幻觉放大两个目标上均优于三种基线方法。例如，在情感操纵任务中，CtrlRAG的攻击成功率比最佳基线提高了15%。此外，对三种现有防御机制的评估表明，它们对CtrlRAG的有效性有限，突显了现有防御体系的不足，并强调了开发更鲁棒防御机制的必要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升RAG系统的安全性，尤其是在信息安全、舆情分析、智能客服等领域。通过模拟黑盒攻击，可以发现RAG系统中的潜在漏洞，并开发更有效的防御机制，从而保障RAG系统的可靠性和安全性，防止恶意信息的传播和利用。未来的研究可以进一步探索更复杂的攻击场景和更强大的防御方法。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems enhance Large Language Models (LLMs) by integrating external knowledge bases. However, this integration introduces a new security threat: adversaries can exploit the retrieval mechanism to inject malicious content into the knowledge base, thereby influencing the generated responses. Based on this attack vector, we propose CtrlRAG, a novel attack method designed for RAG system in the black-box setting, which aligns with real-world scenarios. Unlike existing attack methods, CtrlRAG introduces a perturbation mechanism using Masked Language Model (MLM) to dynamically optimize malicious content in response to changes in the retrieved context. Experimental results demonstrate that CtrlRAG outperforms three baseline methods in both Emotional Manipulation and Hallucination Amplification objectives. Furthermore, we evaluate three existing defense mechanisms, revealing their limited effectiveness against CtrlRAG and underscoring the urgent need for more robust defenses.