“`html
RobustRAG: уникальная защитная структура, разработанная для противодействия атакам на извлечение данных в системах с расширенной генерацией (RAG)
Retrieval-augmented generation (RAG) – мощная стратегия, улучшающая возможности больших языковых моделей (LLM) путем интеграции внешних знаний. Однако RAG подвержен определенному типу атаки, известной как извлечение данных, что угрожает надежности систем, использующих RAG.
Защита от атак
Исследователями из Принстонского университета и Университета Калифорнии в Беркли была представлена уникальная защитная структура RobustRAG, разработанная специально для противодействия этим угрозам. Основная тактика RobustRAG – методология изоляции, а затем агрегации. Это позволяет модели анализировать каждый извлеченный текст отдельно, а затем безопасно комбинировать их для создания окончательного решения.
Защита от загрязнений
Были разработаны алгоритмы на основе ключевых слов и декодирования для защиты агрегированных неструктурированных текстов и достижения устойчивости RobustRAG. Эти алгоритмы гарантируют, что влияние загрязненных отрывков может быть ограничено и уменьшено в процессе агрегации, даже в случае их восстановления.
Подтверждение устойчивости
Глубокие исследования на различных наборах данных, включая открытые вопросы и ответы (QA) и длинные тексты, продемонстрировали эффективность и универсальность RobustRAG. Это подтверждает, что RobustRAG не только обеспечивает надежную защиту от извлечения данных, но также хорошо проявляет себя в различных сценариях и наборах данных.
Основные достижения
- RobustRAG – первая защитная архитектура, созданная специально для противодействия атакам на извлечение данных в системах с расширенной генерацией.
- Техники безопасной агрегации текста: для RobustRAG были созданы два устойчивых метода агрегации текста на основе ключевых слов и декодирования.
- Подтверждение производительности RobustRAG: проведены тщательные тесты, подтверждающие устойчивость и универсальность RobustRAG на различных моделях и наборах данных.
Проверить детали исследования можно в оригинальной статье. Кредит за данное исследование принадлежит исследователям проекта.
Если вам интересно внедрение ИИ в ваш бизнес, обращайтесь к нам. Мы поможем вам внедрить подходящие решения и расскажем, как улучшить процессы с помощью искусственного интеллекта.
Если вы хотите узнать больше о том, как ИИ может изменить ваши процессы, подпишитесь на нашу рассылку.
“`
