Adversarial Threat Vectors and Risk Mitigation for Retrieval-Augmented Generation Systems
Created by
Haebom
저자
Chris M. Ward, Josh Harguess
개요
본 논문은 외부 지식 소스와 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하는 검색 증강 생성(RAG) 시스템이 다양한 적대적 공격에 취약하다는 점을 다룹니다. 최근 산업계의 RAG 시스템 채택 동향을 검토하고, 프롬프트 주입, 데이터 포이즈닝, 적대적 쿼리 조작 등 RAG 시스템의 주요 공격 벡터를 확인합니다. 리스크 관리 관점에서 이러한 위협을 분석하고, 입력 유효성 검사, 적대적 훈련, 실시간 모니터링과 같은 위험 완화 조치를 포함하는 강력한 우선 순위 제어 목록을 제안합니다.
시사점, 한계점
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시사점: RAG 시스템의 중요성과 함께, 프롬프트 주입, 데이터 포이즈닝, 적대적 쿼리 조작 등의 주요 공격 벡터를 체계적으로 분석하고, 이에 대한 효과적인 위험 관리 방안을 제시함으로써 RAG 시스템의 안전하고 신뢰할 수 있는 운영에 기여할 수 있습니다. 리스크 관리 관점에서 제시된 우선 순위 제어 목록은 실제 시스템 구축 및 운영에 직접적인 도움을 제공합니다.
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한계점: 본 논문에서 제시된 위험 완화 조치의 실제 효과 및 비용 효율성에 대한 실험적 검증이 부족합니다. 또한, 다양한 RAG 시스템 아키텍처 및 지식 소스에 대한 일반화 가능성에 대한 추가적인 연구가 필요합니다. 특정 공격 벡터에 대한 방어 전략의 한계점 또한 명시적으로 다루어지지 않았습니다.
