arXiv cs.AI·13 小时前★ 3

研究揭示 RAG 检索层遭查询相关语料投毒可致 nDCG 降 40%-61%

原文标题:Reliability Stress Testing of RAG Retrieval under Query-Relevant Corpus Poisoning

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AI 智能摘要

论文对 检索准入环节做压力测试,在 SciFact 与 NFCorpus 的 623 条 BEIR 查询上,每条查询注入 5 篇定向文档可使经典检索器 nDCG@10 下降 40.2%-61.5%。查询锚定是 与稠密模型退化的主因,重叠过滤与 MMR 缓解效果有限。研究聚焦检索层失效,不涉及下游指令遵循。

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问题
RAG 检索层易被少量查询相关投毒文档污染,导致检索质量骤降。
方法
在 BEIR 查询上系统改变文档内容、攻击者查询信息与投毒预算,做检索准入压力测试。
结果
每条查询注入 5 篇定向文档使经典检索器 nDCG@10 下降 40.2%-61.5%。
影响
RAG 安全不能只防下游指令注入,检索准入环节需专门加固。
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每条查询注入5篇定向文档,可使经典检索器nDCG@10下降40.2%-61.5%。

  • •在SciFact与NFCorpus的623条BEIR查询上做隔离目标压力测试,每条查询注入5篇定向文档
  • •查询锚定是BM25退化的主因;附加文本还会改变LSA与Hybrid排序
  • •预训练BGE-small在仅查询P=5时目标暴露率达100%,加注入载荷后SciFact nDCG仅从0.269变到0.271
  • •162条长SciFact查询上,两个随机词覆盖19.9%合格词,仍带来39.5% Hybrid目标暴露
  • •基于重叠的准入可清除全查询投毒但可能大幅降低干净检索效用,MMR在测试配置下暴露不变

为什么重要:把风险定位到检索准入这一环:投毒无需进入下游即可重创排序质量,且常见缓解手段效果有限;研究不涉及下游指令遵循。

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原始标题:Reliability Stress Testing of RAG Retrieval under Query-Relevant Corpus Poisoning
AI 中文标题:研究揭示 RAG 检索层遭查询相关语料投毒可致 nDCG 降 40%-61%
来源:arXiv cs.AI · 发布于 13 小时前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:RAG / 数据投毒 / 检索安全 / 鲁棒性
关键词:RAG 安全 / 检索投毒 / RAG / 检索增强生成 / AI 安全
AI 处理:2026/11/4 15:03:12 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-21.1
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