研究人员用“成员推断攻击”检索大模型知识库，攻击精度达到80%

前言

知识检索增强系统，是已被用于大模型的技术之一，能有效解决大模型存在的知识更新不及时和幻觉等问题。

知识检索增强的存在使得大模型无需通过模型训练来适应下游任务，而是能够通过一个外挂的知识库，检索与用户所提的问题最相关的文本，并将这些文本集成为大模型的输入，从而优化模型生成的内容。

想象一下，知识检索增强就像是给 AI 装上了一个超级图书馆。当我们向 AI 提问时，它不需要把所有知识都记在“大脑”里，而是在这个“图书馆”中快速查找最相关的信息，然后基于这些信息给出回答。

然而，知识检索增强虽然实用并且使用门槛较低，但也同样带来了风险。

已有研究表明，只需向知识检索增强的知识库中注入一些有害信息，就能诱导大模型产生不当的回答。可见知识检索增强系统本身并不安全。

更令人担忧的是：知识检索增强系统的知识库本身安全吗？知识库中的信息通常是私有的，会不会存在被泄露的风险？

想象一下，在医疗领域，知识检索增强系统的知识库里可能包含大量的医疗问答数据。一旦这些信息被泄露，病人的隐私就会受到严重威胁。

因此，知识检索增强的数据安全尤为重要，但在此前只有来自于 IBM 研究实验室和南洋理工大学的研究人员关注这个问题。

为了验证这些问题，近期有研究人员设计了一种新的算法，旨在通过成员推断攻击（MIA，Membership Inference Attack）来判断知识检索增强系统的知识库中所存储的信息。

成员推断攻击，是用来测试模型隐私性的一种通用技术。它的工作原理可以理解为是在玩一个猜谜游戏：通过观察模型的损失值、置信度、困惑度等信息，来推测它是否“见过”某个样本。

但是，传统的成员推断攻击主要针对那些参数化的 AI 模型，并不适用于知识检索增强这样非参数化系统。

而该团队提出的新算法仅通过一个黑盒的应用程序编程接口（API，Application Programming Interface），无需介入模型训练过程，也无需知道模型内部信息。仅通过模型输出就能有效判断某个信息是否存在于知识检索增强的知识库中。

具体来说，课题组将用户的输入文本划分为两部分。前半部分作为 prompt，使得知识检索增强系统能检索与 prompt 最相关的信息并生成输出文本。

假如输入文本存在于知识库中，模型生成的内容会与输入文本非常相似，且生成文本的困惑度更低。

因此，他们通过输入文本和输出文本的相似度以及模型生成的困惑度作为评判标准，来判断输入文本是否存在于知识库中。

实验结果显示，本次方法能够达到 80% 以上的攻击精度，证明知识检索增强系统的知识库的确存在隐私泄露的风险。

最后的最后

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