生成式人工智能（GenAI）近年來發展迅速，大語言模型成為這一浪潮的核心力量。無論是商業還是開源模型，它們都具備強大的語言理解與生成能力，正廣泛應用于內容創作、聊天機器人等場景，讓企業更容易落地智能應用。

但一個關鍵挑戰是如何讓這些通用的 LLM 更懂特定領域，同時保持知識的時效性。目前常用的方法各有優劣：比如少樣本學習簡單易用，但能處理的信息有限；LoRA 和監督微調效果更精準，但需要專業知識和大量計算資源，對普通人或小公司來說門檻較高。

1. RAG 是準確性和成本的一種權衡

檢索增強生成（RAG）是一種相對簡單、成本較低且效果不錯的方法，正在被越來越多的企業采用。它通過引入外部知識庫，幫助大模型（LLM）回答更專業或更新的問題。具體來說，RAG 會先把知識資料分成小塊，并把這些內容轉化為向量形式存儲在數據庫中。當用戶提出問題時，系統會先找出與問題最匹配的知識向量，再結合這些信息生成更準確的回答。

根據在 2024 年的一份調查報告，RAG 的使用率增長非常顯著：2024 年有 63.6% 的受訪者表示正在使用 RAG，遠高于 2023 年的 20%。尤其是員工人數超過 5000 的大公司，約有三分之一已經開始利用 RAG 或向量數據庫來優化自己的 AI 模型。這說明向量數據庫在提升 LLM 能力方面正變得越來越重要。

但隨著 RAG 技術的廣泛應用，我們也必須關注它帶來的安全風險。例如，外部知識庫可能包含敏感信息，或者檢索過程可能被惡意操控。因此，在享受 RAG 帶來的便利的同時，也需要采取相應的措施來防范潛在的安全問題。

2. RAG 的安全威脅

基于 RAG 的系統面臨三大主要威脅：

2.1. 數據污染

當系統使用不可信的外部數據（比如未經審核的公開資料或用戶上傳的內容）時，惡意信息可能混入數據庫。這些有毒數據會被 RAG 機制檢索到，并影響最終輸出結果。例如，攻擊者可能通過這種方式植入廣告、釣魚鏈接，甚至破壞系統正常功能。更嚴重的是，這類污染會影響大量用戶，造成連鎖反應。

2.2. 信息泄露

RAG 系統存儲的知識庫可能包含敏感信息。如果防護不足，攻擊者可以通過精心設計的提問，讓系統"倒帶"出機密數據。即便數據本身經過分類處理，黑客仍可能通過分析檢索結果推斷出原始內容。值得注意的是，即使 AI 只做分類任務（不生成新內容），嵌入向量中仍可能殘留敏感信息，這些向量本身也可能是敏感數據。

2.3. 系統癱瘓風險（DDoS）

RAG 對大規模知識庫的檢索需要大量計算資源。如果系統設計存在漏洞，攻擊者可能通過發送海量請求耗盡服務器資源，導致服務變慢甚至完全停擺。這種攻擊就像讓快遞員同時處理數萬件包裹，最終誰都送不了。

這三個問題提醒我們：在享受 RAG 技術便利的同時，必須建立嚴格的數據審核機制、設置訪問權限控制，并做好系統抗壓測試，才能真正發揮這項技術的潛力。

3. RAG中的風險因素

要判斷 RAG 系統的安全風險，需要關注以下這些會影響攻擊可能性和危害程度的因素： 

數據來源：如果知識庫里的數據來自不可靠的渠道（比如用戶隨便上傳的內容或未經審核的公開資料），就更容易被惡意信息污染。最安全的數據是公司內部人員親自整理或審核過的資料。 

使用對象：只供員工使用的系統風險最低，因為員工不太可能故意破壞數據。對注冊用戶開放的系統風險次之，但通過監控用戶行為可以降低威脅。完全向公眾開放的系統最容易被攻擊。 

數據重要性：如果知識庫里有敏感信息（比如客戶隱私或商業機密），一旦泄露后果會非常嚴重。相比之下，公開數據即使被泄露影響也較小。 

系統配置：如果多個用戶共享同一個 RAG 系統（比如不同客戶共用一個知識庫），但配置不當，可能會導致數據泄露。例如，一個客戶的資料被錯誤地展示給另一個客戶。 

數據規模：數據越多，泄露后造成的損失越大。同時，龐大的數據量會讓系統運行變慢，攻擊者可能利用這一點發起“系統癱瘓”攻擊。 

AI 任務類型：如果 AI 需要生成完整文字（比如寫文章或回復郵件），攻擊者更容易通過輸出竊取信息。但如果 AI 只做分類判斷（比如判斷真假），信息泄露的可能性會小一些。 

數據更新機制：如果系統自動更新知識庫但缺乏審核，攻擊者可能趁機植入惡意數據。此外，如果系統沒有清理過時內容，數據庫會變得混亂，影響性能。 

系統擴展能力：如果系統在處理大量數據或請求時容易卡頓，攻擊者可能通過發送大量請求讓它崩潰。 

輸入長度限制：如果允許用戶輸入超長文本，攻擊者可能借此操控 AI，讓它執行危險操作。 

權限管理：如果登錄系統的人可以隨意修改知識庫內容，攻擊者可能篡改數據或植入惡意信息。 

檢索范圍：每次查詢返回的數據越多，意外泄露信息的可能性就越大。需要明確每次最多能返回多少條結果。 

嵌入模型選擇：如果使用的是公開的通用模型，攻擊者更容易研究它的弱點。而定制開發的模型雖然更安全，但成本也更高。 

對AI Agent的影響：如果 RAG 系統為其他 AI 提供決策依據，攻擊者可能通過篡改數據誤導 AI 執行危險操作，比如調用錯誤的工具。 

這些因素相互關聯，共同決定了 RAG 系統的安全水平。合理設計系統、嚴格審核數據來源、控制用戶權限，并定期檢查系統漏洞，是降低風險的關鍵。

4. 面向RAG安全性的緩解措施

為確保基于 RAG 的應用程序安全，我們需要結合多種緩解策略，針對不同威脅場景構建防御體系。雖然并非所有方法都適用于每種情況，但掌握這些工具并靈活運用是提升系統安全性的關鍵。

在數據交互層面，可通過“提示詞修補”技術降低有毒數據的影響。具體方法是在檢索到的上下文中添加明確標記，明確區分指令與內容，避免模型誤將惡意數據當作可執行命令。同時，設置相似性閾值也是重要手段：通過量化輸入查詢與數據庫向量的匹配度，過濾掉低相關性或潛在風險的檢索結果。當無法找到足夠匹配項時，系統應主動拒絕處理并提示“無法協助此類請求”，既避免錯誤輸出，也減少幻覺風險。

針對數據污染問題，分布外檢測機制能有效識別異常數據。當數據源來自不可信渠道或更新頻率過高時，系統應自動分析數據分布特征，剔除偏離正常范圍的樣本，從而切斷數據中毒的傳播路徑。此外，實施速率限制策略可防止惡意用戶通過高頻請求耗盡系統資源，例如設置單位時間內單用戶查詢次數上限，這能顯著降低 DDoS 攻擊的成功率。

在數據管理層面，需建立雙重防護體系：一是通過在線和離線掃描工具，在數據入庫和實時更新階段檢測威脅性內容（如“忽略先前指示”等危險指令），二是采用基于角色的訪問控制（RBAC）機制，嚴格限定數據寫入權限，確保只有授權用戶能修改 RAG 知識庫。對于敏感數據，還應應用去識別技術，自動屏蔽姓名、電話號碼等隱私信息，從源頭降低數據泄露的可能性。

人為干預同樣不可或缺。即使有自動化防護，定期人工審核可疑數據仍是重要防線。通過抽樣檢查數據集，可及時發現自動化系統遺漏的風險點。同時，滲透測試是驗證防御效果的有效方式：利用 Llama Guard 等工具模擬攻擊場景，主動探測提示注入和數據泄露漏洞，持續優化系統魯棒性。

在技術實現層面，扇出機制能提升動態 RAG 的穩定性。通過優先處理高頻檢索項或最新輸入數據，系統可避免過時信息干擾當前任務。此外，執行模式綁定技術值得借鑒：當模型需生成特定格式輸出（如布爾值判斷）時，強制約束輸出格式，使檢索結果無法直接泄露原始數據。這種設計既能滿足業務需求，又能通過結構化輸出降低信息外泄風險。

這些措施共同構建起多層防御體系，從數據源頭控制到系統運行監控，形成閉環保護。通過技術手段與人工策略的有機結合，我們才能在享受 RAG 技術便利的同時，有效應對潛在安全威脅。

5. RAG安全性的風險評估清單

在評估基于RAG的應用程序的風險時，提出正確的問題至關重要。每個組織都有其獨特的關注點，但以下內容為開始提供了堅實的基礎：

6.小結

RAG架構通過整合外部知識庫中的上下文信息，顯著提升了大語言模型的響應準確性和任務執行效率。然而，這一架構也引入了新的安全風險：數據污染（惡意信息注入）、敏感信息泄露（知識庫內容外泄）以及分布式拒絕服務攻擊（系統資源耗盡）。開發人員需深入理解這些威脅的風險因素，并采取多層次的安全防護措施——包括嚴格的數據源審核、訪問權限控制、動態檢索優化等——才能在充分利用RAG技術優勢的同時保障系統的穩定性與安全性。