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

揭示多模态检索增强生成系统中新的隐私漏洞，提出组合结构化提示攻击方法。

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

关键词: 多模态检索增强生成 隐私漏洞 提示攻击 黑盒攻击 大型多模态模型 视觉-语言 语音-语言

📋 核心要点

  1. 现有的文本RAG隐私研究无法直接应用于多模态数据，多模态数据带来了新的隐私挑战。
  2. 提出一种新颖的组合结构化提示攻击方法，通过精心设计的查询来提取MRAG系统中的隐私信息。
  3. 实验证明，LMMs在MRAG系统中存在隐私泄露风险，能够直接或间接暴露敏感信息。

📝 摘要（中文）

多模态检索增强生成(MRAG)系统通过集成外部多模态数据库来增强大型多模态模型(LMMs)，但也引入了未被探索的隐私漏洞。虽然基于文本的RAG隐私风险已被研究，但多模态数据提出了独特的挑战。本文首次系统地分析了跨视觉-语言和语音-语言模态的MRAG隐私漏洞。通过在黑盒设置中使用一种新颖的组合结构化提示攻击，我们证明了攻击者可以通过操纵查询来提取私人信息。实验表明，LMMs可以直接生成类似于检索内容的输出，并产生间接暴露敏感信息的描述，突显了对鲁棒的隐私保护MRAG技术的迫切需求。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在揭示并分析多模态检索增强生成（MRAG）系统中存在的隐私漏洞。现有的研究主要集中在文本RAG的隐私风险上，而忽略了多模态数据带来的独特挑战，例如图像和语音中包含的敏感信息的泄露风险。现有的攻击方法也难以直接应用于多模态场景。

核心思路：论文的核心思路是通过构造特定的、具有组合结构的提示（prompt），诱导大型多模态模型（LMMs）从检索到的多模态数据中泄露隐私信息。这种提示攻击模拟了攻击者在黑盒场景下，通过操纵查询来获取敏感数据的过程。论文假设攻击者无法直接访问数据库或LMM的内部参数。

技术框架：论文提出的攻击框架主要包含以下几个阶段：1) 确定目标隐私信息；2) 设计组合结构化提示，该提示包含多个组成部分，用于引导LMM关注特定的信息片段；3) 将提示输入到MRAG系统中，获取LMM的输出；4) 分析LMM的输出，判断是否泄露了目标隐私信息。整个过程是在黑盒环境下进行的，攻击者只能通过输入和输出来推断系统的行为。

关键创新：论文的关键创新在于提出了组合结构化提示攻击方法，该方法能够有效地利用LMM的生成能力，从多模态数据中提取隐私信息。与传统的提示攻击方法相比，该方法更加灵活和有效，能够应对多模态数据带来的复杂性。此外，论文首次系统地分析了跨视觉-语言和语音-语言模态的MRAG隐私漏洞。

关键设计：组合结构化提示的设计是关键。提示通常包含以下几个部分：1) 上下文描述，用于设定场景；2) 目标信息提示，用于引导LMM关注特定的信息片段；3) 生成风格提示，用于控制LMM的输出风格。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LMM和多模态数据类型。论文中没有明确提及损失函数，因为这是一个黑盒攻击，不需要训练模型。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，通过组合结构化提示攻击，LMMs能够直接生成类似于检索内容的输出，或者产生间接暴露敏感信息的描述。这证明了MRAG系统在视觉-语言和语音-语言模态下都存在显著的隐私泄露风险。具体的性能数据和提升幅度未知，因为论文侧重于漏洞揭示而非性能优化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进多模态检索增强生成系统的安全性，帮助开发者设计更安全的MRAG系统，防止用户隐私泄露。研究结果对于开发隐私保护的多模态数据处理技术具有重要意义，可促进负责任的人工智能发展。

📄 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.