arXiv 自然语言处理· Yining Tang, Junyu Zhang, Haomiao Qiu, Yongchao Liu, Jiajun Zheng, Zhao Wang, Ziyue Qiao, Chao Wu·· 5 小时前AI 评分34
GraphRAG-LTM：针对图检索增强生成的分层威胁建模框架
GraphRAG-LTM: A Layered Threat Modeling Framework for Attacks on Graph Retrieval-Augmented Generation
AI 导读
研究人员提出了分层威胁建模框架 GraphRAG-LTM，用于评估针对图检索增强生成（GraphRAG）证据链路的攻击风险。该框架测试了三种嵌套层级的攻击者权限，包括基于排序反馈降级种子块的黑盒查询攻击、利用检索器梯度的白盒查询攻击，以及删除证据图桥接三元组的图感知白盒攻击。实验表明，仅凭排序反馈即可降低 LLM 回答质量，梯度访问会增强查询攻击，而删除桥接三元组会进一步破坏多跳证据传播。
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