如何设计RAG检索机制以隔离恶意/毒性数据源的注入?
引言:RAG面临的“检索投毒”威胁 检索增强生成(RAG)架构通过结合大语言模型(LLM)的推理能力和外部知识库的实时信息,极大地提升了模型响应的准确性和时效性。然而,RAG的安全性高度依赖于其检索到的数据的质量和信任度。当攻击者能够向知识...
引言:RAG面临的“检索投毒”威胁 检索增强生成(RAG)架构通过结合大语言模型(LLM)的推理能力和外部知识库的实时信息,极大地提升了模型响应的准确性和时效性。然而,RAG的安全性高度依赖于其检索到的数据的质量和信任度。当攻击者能够向知识...
在智能制造和工业物联网(IIoT)环境中,传感器数据的完整性至关重要。恶意行为者,无论是内部还是外部,都可能通过注入伪造数据来操纵生产决策、引发设备故障或破坏产品质量。由于传统网络安全手段难以深入到数据有效载荷的语义层面,我们需要一种专注于...
在联邦学习(FL)的去中心化架构中,客户端是不可信的。恶意参与者(也称为拜占庭客户端,Byzantine Clients)可能会故意发送错误或毒化的模型更新(Data Poisoning或Model Poisoning),从而导致全局模型崩...