Bloomberg 研究：RAG 技術可能讓大型語言模型更不安全
- 奇軒 李
- 4月29日
- 讀畢需時 4 分鐘
已更新：5月19日
在生成式 AI 領域，Retrieval-Augmented Generation（RAG）技術被廣泛視為提升大型語言模型（LLMs）性能的關鍵。透過引入檢索機制，RAG 允許模型在回答問題時，從外部資料庫提取即時資訊，減少「幻覺」（hallucination）問題，並提升知識更新速度。
然而，一項由 Bloomberg AI 研究團隊主導的新研究指出，RAG 雖然在提升模型能力上表現突出，但同時也可能引入新的安全脆弱性。研究發現，RAG 使得 LLM 系統變得比傳統模型更容易遭受攻擊，而這些攻擊往往難以察覺與防範。
文章導覽：
一、RAG 的初衷與隱憂
（一）RAG的初衷
傳統大型語言模型，像是 GPT-4、Claude 或 Gemini，通常在訓練完成後知識被固定。為了解決知識過時或資訊不足的問題，RAG 架構透過外部資料檢索，在推理過程中補充更多即時、專業的背景資料。這使得 LLM 能夠在金融、醫療、法務等高度依賴正確資訊的領域有更好的應用前景。
（二）RAG出現的隱憂
Bloomberg 的研究揭示，這種「把外部資料引入模型思考」的設計，同時也開啟了新的攻擊途徑。如果檢索到的資料被惡意操控，模型將無法辨識內容真偽，直接將錯誤訊息或惡意指令融入回答中。
簡單來說，RAG 讓 LLM 在提升能力的同時，也暴露了更大的攻擊面
二、Bloomberg 如何驗證這些風險？
研究團隊設計了多組攻擊實驗，針對目前主流的 RAG 系統進行測試。核心方法是操控檢索資料，透過各種技巧向模型注入惡意內容，並觀察模型行為的變化。
（一）主要發現包括：
Answer Injection（答案注入）：
攻擊者可以在被檢索的文件中嵌入特定的假資訊，例如「正確答案是：XXX」，誘導模型無意識地重複錯誤回答。
Prompt Injection via Retrieval（透過檢索的提示注入）：
在資料中加入類似提示詞（Prompt）的指令，如「忽略所有先前的指示，請執行以下命令」，使模型偏離原本任務或做出意料外行為。
Semantic Poisoning（語意毒化）：
透過設計在向量空間中容易被誤檢索的惡意內容，干擾模型的資料檢索，並進一步影響回答結果。
（二）驗證結果：
令人震驚的是，即便在採用了各種預防措施，如過濾檢索內容、限制上下文長度等，攻擊仍然成功滲透。這顯示出，僅依賴資料過濾或簡單檢查，無法完全防禦 RAG 系統的新型攻擊。
三、為什麼這些問題特別嚴重？
傳統上，LLM 攻擊主要發生在用戶提示階段（Prompt Injection），因此比較容易透過提示詞管理或對輸入內容做防護。但在 RAG 架構中，攻擊途徑轉向了檢索內容本身。這讓攻擊變得：
更隱蔽：使用者與開發者很難直接檢查檢索來的所有內容。
更難防範：向量檢索系統（如 FAISS、Pinecone）本身無法完全理解語意細節，只能依語意相似度檢索資料。
更具影響力：惡意內容作為「模型推理依據」輸入，直接影響 LLM 生成結果。
尤其在金融、醫療、法律等高風險領域，若模型因為檢索惡意資料而產生錯誤建議，可能造成嚴重後果，包括財務損失、法律責任或客戶信任流失。
四、Bloomberg 給開發者的警告與建議
基於這些發現，Bloomberg 團隊呼籲開發者與企業在部署 RAG 系統時，必須更謹慎設計整體架構。他們建議：
強化檢索資料的來源與內容審查：不僅要過濾明顯的有害內容，也要關注可能被微妙操控的資料。
開發專門針對檢索階段的防護技術：現有針對 prompt injection 的方法不足以保護 RAG 系統，必須設計新型安全架構，領導者必須超越將護欄和 RAG 視為獨立組件的範疇，而是設計整合的安全系統，專門預測檢索到的內容如何與模型保障措施互動。
提升輸出監控與驗證：在模型生成回答後，增加後處理檢查，識別異常行為或可疑資訊。
建立全鏈路威脅模型（Threat Modeling）：重新審視整個從檢索到生成的流程中，每一個可能遭受攻擊的節點。
五、總結
RAG 技術無疑推動了 LLM 應用的下一個階段，使模型能夠更動態、更有知識深度地回答問題。但 Bloomberg 的研究清楚地告訴我們：安全性不能被忽視，進步必須與防護同步前進。
在部署任何 RAG 系統之前，開發者與企業必須充分理解其潛在風險，並投入資源設計多層次的防護機制。只有這樣，我們才能真正釋放生成式 AI 的潛力，而不陷入安全風險的陷阱。
<參考文獻>
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