AI 系统中的向量和嵌入弱点
快速阅读: 据《安保大道》称，本文探讨了人工智能安全领域的新威胁，特别是向量和嵌入的漏洞。作者强调了数据投毒、未授权访问等风险，并提出了强化访问控制、数据验证和实时监控等缓解策略。随着RAG系统的普及，安全团队需将其视为关键基础设施加以保护。
**人工智能安全威胁下的向量与嵌入漏洞**
**引言**
人工智能安全威胁的发展速度几乎与人工智能技术本身的发展速度同步——飞速推进。近期，其中一种最为隐蔽且复杂的安全漏洞逐渐浮出水面，涉及向量和嵌入的弱点。随着这些漏洞被列入OWASP十大风险列表（尤其是大型语言模型LLMs面临的风险），风险变得愈发紧迫。与此同时，基于检索增强生成（RAG）的企业级人工智能采用率也在持续攀升。
RAG允许组织通过补充外部知识库的数据来提升人工智能响应能力，这些数据通常存储在向量数据库中。尽管这种机制显著提升了系统的实用性，但同时也引入了全新的攻击面。从数据投毒、嵌入反转到未授权访问和行为操控，RAG驱动系统的安全性模型尚处于起步阶段，而攻击者已经敏锐地察觉到了这一点。
本文将深入探讨这些新兴的安全风险，聚焦如何使向量和嵌入成为攻击的核心目标，并提出安全团队如何提前布局以应对未来挑战。
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**什么是向量和嵌入？**
向量和嵌入是人工智能系统用来“表达”概念的一种语言。它们将人类可读的输入——文本、图像、代码——转化为高维数值表示，以捕捉语义意义。虽然向量空间难以直观呈现，但可以轻松想象，“猫”和“小猫”的嵌入在向量空间中可能比“猫”和“冰箱”的嵌入更接近。
向量数据库储存这些嵌入，以实现基于相似性的快速检索。在RAG系统中，当用户发送查询时，模型会利用向量数据库找到相关的文档，然后将这些文档整合到其响应中。这种方式既提高了响应的准确性，又无需对模型本身进行昂贵的重新训练。
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**为什么它们是一个安全问题？**
与传统的数据库不同，向量数据库往往缺乏强化的安全控制。这些系统相对新颖，更多地关注速度和可扩展性，而非对抗性环境下的安全需求。因此，它们成为攻击者极具吸引力的目标，攻击者可以：
– 逆向工程存储的向量以获取敏感数据。
– 毒害数据库以操纵检索结果。
– 在共享环境中泄露包含敏感信息的嵌入。
– 随着时间推移，悄然改变人工智能的行为。
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**向量和嵌入弱点的安全风险**
**1. 数据投毒攻击**
在允许实时更新或从外部源自动摄入数据的RAG系统中，攻击者可能在向量存储中植入恶意数据。如果这些数据未经有效验证便成为检索集合的一部分，将影响模型输出的方式，从而对攻击者有利。
**重要提示**：此类攻击仅在数据摄入缺乏适当验证或监督时才会成功。
**示例**：中毒文档更新
威胁行为者向公共论坛或维基贡献看似无害但实际上带有误导性或恶意的文档，RAG系统未经验证便摄入这些文档。文档内容可能包含微妙的误导或恶意陈述，从而逐渐影响用户界面的AI输出，例如虚构的引用或错误建议。
**1.5 AI行为操纵（数据投毒的另一种影响）**
虽然这不是一个独立的漏洞，但它是一种重要的数据投毒攻击影响变体。当RAG数据库被毒害时，它不仅返回不准确或误导性的文档，还可能悄然改变模型的行为。随着时间推移，这些变化累积起来，以意想不到的方式改变AI系统与用户交互的方式。后果可能包括：
– 在支持场景中表现出较少的同理心。
– 更加偏见或主观。
– 过于自信或产生误导。
**示例**：支持聊天机器人同理心流失
聊天机器人原本经过训练，能够缓和紧张对话，但在其RAG语料库更新为过于正式或有偏见的内容后，开始用冷酷、机械的语言回应。
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**2. 未经授权访问与数据泄漏**
许多向量数据库缺乏基于角色的访问控制或适当的租户隔离，这增加了以下两种风险：
– **数据泄漏**：包含敏感信息的嵌入被未经授权的用户检索——通常是由于向量数据库中的访问控制或租户隔离配置错误。这是检索层的问题。
– **提示注入**：攻击者操纵检索的内容或发送给LLM的提示，导致其生成或披露无意的信息。这是生成层的问题。
**跨租户数据暴露**：尤其是在有多家企业客户的SaaS平台上尤为危险。
**示例**：多租户泄漏
企业客户在共享向量数据库中存储敏感研究资料。由于访问控制不佳，一个租户的嵌入数据被另一个租户访问——暴露机密策略。
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**3. 跨上下文泄漏与冲突知识**
RAG系统经常从多个数据源拉取数据。如果没有严格的上下文边界，这可能导致：
– **矛盾的回答**：当两个来源冲突时。
– **用户上下文混合**：一个用户的见解无意间影响了另一个用户的回答。
**示例**：金融聊天机器人不匹配
财务建议机器人在回答B客户问题的同时从A客户的文件中提取数据。这可能导致错误信息、合规违规甚至财务损失。
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**4. 嵌入反转攻击**
嵌入并非固有的单向函数。只要有足够的访问权限并使用正确的逆向工程方法，攻击者可以从存储的嵌入中近似或重建原始输入——类似于逆转弱加密哈希，但没有单向保证的好处。
**示例**：知识产权盗窃
攻击者系统性地查询向量数据库，近似并重建专有文档，实际上窃取商业秘密而不突破外围。
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**现实世界的攻击场景**
**场景1：通过检索嵌入进行提示注入**
在某些RAG系统中，恶意行为者可能尝试通过在向量数据库中存储的文档中嵌入隐藏指令或对抗性令牌来进行提示注入。当AI检索这些文档作为上下文时，嵌入的指令会被传递到提示中，并可能影响模型的输出。
**影响**：AI被操控以泄露内部知识、行为不安全或绕过安全机制——不是因为用户的输入提示直接，而是因为检索到的嵌入本身。
这使其成为一个交叉威胁：结合了提示注入和RAG特定嵌入弱点的元素。
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**场景2：通过摄入内容进行数据投毒**
攻击者贡献或发布旨在被摄入RAG语料库的恶意数据。一旦摄入，这些内容就会被检索并影响下游LLM响应。
**影响**：系统反复显示操纵或偏见数据，导致虚构引用、误导性建议或有害偏见。
这更像跨站点脚本（XSS），其中恶意内容插入到可信存储中并在后来执行或显示。
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**场景3：多租户数据泄漏**
共享向量数据库中的不当租户分区允许一个客户查询和检索另一个客户的数据。
**影响**：敏感文件、内部策略或用户数据被暴露。
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**场景4：通过公共互联网投毒**
攻击者在线发布大量操纵内容，希望这些内容被自动爬取网络的RAG系统摄入。
**影响**：利用这些数据训练或增强的人工智能模型开始反映攻击者的观点——可能传播宣传、虚假新闻或有害刻板印象。
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**缓解策略**
**1. 精细化访问控制**
实施精细化的访问控制对于保护向量数据库至关重要。许多这些系统并非为了应对对抗性威胁而设计的，因此严格执行以下措施至关重要：
– **基于角色的权限**：只有授权用户才能查询或写入向量存储。
– **租户隔离**：在多租户环境中，必须严格划分租户，以防止跨访问嵌入级别。
如果没有这些控制，攻击者可能会检索到原本不应被他们访问的敏感信息。
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**2. 数据验证与来源认证**
数据投毒和恶意检索始于进入您的RAG语料库的内容。这就是为什么强大的验证和认证机制必不可少：
– 净化所有摄入的数据以检测提示注入模式、对抗性令牌或格式错误。
– 在摄入之前认证数据源，以防止不可信或伪造的内容被存储。
– 定期扫描向量数据库——不仅仅是摄入时——以检测异常和篡改迹象。
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**3. 运行时监控与日志记录**
可见性是防御的关键。一旦您的RAG系统投入运行，您需要知道它在实际应用中的表现：
– 实时监测检索模式以标记异常，例如用户重复或突发访问特定嵌入。
– 记录嵌入访问和查询以支持审计、取证分析及事件回溯调查。
实时洞察有助于尽早发现潜在攻击，避免演变为漏洞。
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**4. 对抗性测试与AI红队**
要了解您的系统可能如何被利用，您需要像攻击者一样思考。这意味着实施对抗性测试和AI红队作为互补策略：
– 模拟对抗性场景如数据投毒、嵌入反转和多租户数据泄漏。这些模拟有助于揭示在正常系统操作期间可能不明显的漏洞。
– 利用基于大语言模型的测试工具评估AI在暴露于边缘情况、操纵内容或意外提示模式时的行为。
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**结论**
随着企业争相部署RAG系统，攻击面正在迅速演变，安全专业人员正合理地努力跟上步伐。向量和嵌入弱点不再是理论上的风险；它们是活跃的、可利用的漏洞，对数据隐私、模型完整性和用户信任具有严重的潜在影响。
安全团队必须调整其方法，将向量数据库视为关键基础设施。加固传统系统的相同原则——访问控制、验证、监控——现在必须为人工智能时代重新构想。
主动防御，而非被动修补，将在这一新的AI驱动时代决定谁会繁荣发展，谁会落后。
(以上内容均由Ai生成)
