PoisonedRAG：保护大型语言模型免受知识腐败攻击

本文深入探讨了通过“PoisonedRAG”技术保护大型语言模型 (LLM) 的迷人世界，该技术揭示了检索增强生成 (RAG) 系统的漏洞。它提供了对攻击者如何操纵知识库的深刻见解，为防御策略提供了宝贵的见解。

• •PoisonedRAG 侧重于数据投毒，这是一种将恶意内容注入知识库的攻击形式。
• •文章探讨了攻击者如何通过微妙地更改检索到的信息来操纵 RAG 输出。
• •它旨在提供实践性理解，包括一个基于 Python 的演示，以展示此类攻击的影响。