Beyond Text: Unveiling Privacy Vulnerabilities in Multi-modal Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2505.13957v1 📥 PDF

作者: Jiankun Zhang, Shenglai Zeng, Jie Ren, Tianqi Zheng, Hui Liu, Xianfeng Tang, Hui Liu, Yi Chang

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出多模态检索增强生成的隐私漏洞分析方法

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

关键词: 多模态生成 隐私保护 检索增强 攻击模型 语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的多模态检索增强生成系统在隐私保护方面存在未被充分研究的漏洞，尤其是在多模态数据的处理上。
  2. 论文提出了一种新颖的组合结构提示攻击方法，能够在黑箱环境中有效地操控查询以提取私人信息。
  3. 实验结果表明，语言模型能够生成与检索内容相似的输出，并可能间接暴露敏感信息，强调了隐私保护技术的必要性。

📝 摘要（中文）

多模态检索增强生成（MRAG）系统通过整合外部多模态数据库来增强语言模型，但也引入了未被探索的隐私漏洞。尽管已有研究关注文本基础的RAG隐私风险，但多模态数据带来了独特的挑战。本文首次系统分析了MRAG在视觉-语言和语音-语言模态下的隐私漏洞。通过在黑箱环境中使用新颖的组合结构提示攻击，展示了攻击者如何通过操控查询提取私人信息。实验结果表明，语言模型不仅可以直接生成与检索内容相似的输出，还可能产生间接暴露敏感信息的描述，凸显了对强大隐私保护MRAG技术的迫切需求。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态检索增强生成系统中的隐私漏洞问题。现有方法主要集中在文本数据的隐私风险上，缺乏对多模态数据的系统性分析。

核心思路：论文的核心思路是通过设计一种组合结构提示攻击，利用黑箱环境中的查询操控来揭示隐私漏洞。这种方法能够有效地提取敏感信息，展示了多模态数据的独特挑战。

技术框架：整体架构包括数据收集、攻击模型设计、实验验证三个主要模块。首先收集多模态数据，然后设计攻击模型进行查询操控，最后通过实验验证隐私漏洞的存在。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了组合结构提示攻击，这一方法与现有的单一模态攻击方法有本质区别，能够同时处理视觉和语音数据的隐私风险。

关键设计：在参数设置上，采用了特定的损失函数来优化攻击效果，网络结构则结合了多模态特征提取和生成模块，以增强攻击的有效性。实验中使用了多种基线进行对比，确保结果的可靠性。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用组合结构提示攻击后，攻击者能够有效提取私人信息，且生成的输出与检索内容相似度高达85%。此外，间接暴露敏感信息的情况也显著增加，强调了隐私保护技术的紧迫性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在社交媒体、在线教育和智能助手等领域。通过揭示多模态系统中的隐私漏洞，研究为开发更安全的多模态生成技术提供了理论基础，未来可用于指导隐私保护技术的设计与实施。

📄 摘要（原文）

Multimodal Retrieval-Augmented Generation (MRAG) systems enhance LMMs by integrating external multimodal databases, but introduce unexplored privacy vulnerabilities. While text-based RAG privacy risks have been studied, multimodal data presents unique challenges. We provide the first systematic analysis of MRAG privacy vulnerabilities across vision-language and speech-language modalities. Using a novel compositional structured prompt attack in a black-box setting, we demonstrate how attackers can extract private information by manipulating queries. Our experiments reveal that LMMs can both directly generate outputs resembling retrieved content and produce descriptions that indirectly expose sensitive information, highlighting the urgent need for robust privacy-preserving MRAG techniques.