Раскрытие знаний: Агентные атаки на GraphRAG системы

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует, как злоумышленники могут извлекать структурированные знания из современных систем, использующих графовые базы знаний и генеративные модели.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Эффективные атаки, использующие ограниченное количество запросов, позволяют реконструировать значительную часть графа знаний в GraphRAG системах.

Современные системы генерации на основе извлечения знаний, использующие графы (GraphRAG), несмотря на свою эффективность, могут быть уязвимы к утечкам информации о скрытой структуре знаний. В работе ‘Query-Efficient Agentic Graph Extraction Attacks on GraphRAG Systems’ исследуется возможность реконструкции графа знаний из такой системы с ограниченным количеством запросов. Предлагаемый фреймворк AGEA демонстрирует, что даже при строгом лимите запросов, структурированные атаки, основанные на агентах, способны восстановить до 90% сущностей и связей графа. Ставит ли это под вопрос безопасность и приватность информации, хранящейся в GraphRAG системах, и какие меры защиты необходимо разработать?

Основы логических выводов: Графы знаний как инструмент

Традиционные методы обработки информации зачастую сталкиваются с трудностями при решении задач, требующих сложного логического вывода. Это связано с тем, что они неэффективно представляют и используют реляционные знания — связи между различными понятиями и объектами. Вместо того чтобы явно моделировать эти взаимосвязи, они полагаются на косвенные методы, такие как статистический анализ больших объемов текста, что может приводить к неточностям и ошибкам. Неспособность эффективно организовать и получить доступ к реляционным данным ограничивает возможности систем в понимании контекста и проведении сложных умозаключений, особенно в областях, где знание структурировано и требует глубокого понимания взаимосвязей между элементами.

В основе усовершенствованных систем рассуждений лежит представление информации в виде графа знаний. Этот подход заключается в организации данных не в виде таблиц или списков, а как сети, состоящей из сущностей (entities) — объектов или понятий — и отношений (relations) — связей между ними. Такая структура позволяет эффективно осуществлять поиск и обход информации, имитируя логику человеческого мышления. Вместо последовательного перебора данных, система может быстро находить связи между понятиями, что значительно ускоряет процесс рассуждений и позволяет решать сложные задачи, требующие анализа взаимосвязанных фактов. Использование графов знаний обеспечивает не только скорость, но и гибкость, позволяя легко добавлять новые данные и отношения, а также адаптировать систему к различным предметным областям.

Система GraphRAG представляет собой инновационный подход к построению логических выводов, объединяющий возможности извлечения информации и генерации текста. В её основе лежит структура графа знаний, позволяющая эффективно находить релевантные факты и взаимосвязи между сущностями. Вместо простого поиска по тексту, система способна «пройтись» по графу знаний, выявляя скрытые зависимости и формируя более обоснованные и полные ответы. Это достигается за счет комбинирования этапов: сначала извлекаются наиболее подходящие фрагменты информации из графа знаний, а затем, используя мощные языковые модели, эти фрагменты преобразуются в связный и логически выстроенный текст. Такой подход значительно повышает точность и надежность рассуждений, особенно в сложных областях, требующих анализа большого объема взаимосвязанных данных.

Для создания эффективных графов знаний необходимы обширные и структурированные наборы данных. Медицинские и сельскохозяйственные датасеты служат ценным сырьём для этого процесса, предоставляя информацию об объектах — например, заболеваниях, лекарствах, культурах растений, видах удобрений — и отношениях между ними. Эти данные, тщательно обработанные и преобразованные, позволяют выстраивать сложные взаимосвязи, которые затем формируют основу для логических выводов и анализа. Чем полнее и точнее исходные данные, тем надёжнее и информативнее становится граф знаний, а значит, и выше его потенциал для решения сложных задач в соответствующих областях.

Двухэтапный конвейер извлечения знаний

Для построения графа знаний из неструктурированного текста используется двухэтапный конвейер извлечения. Первый этап отвечает за предварительное выделение потенциальных сущностей и связей, а второй — за фильтрацию и консолидацию полученных кандидатов с целью повышения качества данных. Такой подход позволяет эффективно преобразовать сырой текст в структурированный граф знаний, пригодный для дальнейшего анализа и логических выводов.

На первом этапе построения графа знаний применяется парсинг на основе регулярных выражений (Regex-Based Parsing). Этот процесс инициируется и направляется командами извлечения (Extraction Command), которые служат шаблонами для поиска потенциальных сущностей и отношений в исходном тексте. Регулярные выражения, сформулированные в соответствии с этими командами, позволяют автоматически идентифицировать текстовые фрагменты, соответствующие заданным паттернам, таким как имена, даты, или конкретные типы связей. В результате первого этапа формируется предварительный набор кандидатов в сущности и отношения, который затем подвергается фильтрации и консолидации на втором этапе.

Второй этап конвейера использует фильтрацию на основе больших языковых моделей (LLM) для повышения качества извлекаемых знаний. Этот процесс включает в себя анализ кандидатов на сущности и связи, полученных на первом этапе, с целью удаления ложных срабатываний и объединения дублирующихся или эквивалентных элементов. LLM оценивают достоверность и релевантность каждого кандидата, используя контекст исходного текста и предварительно обученные знания. В результате, формируется более точный и согласованный граф знаний, пригодный для дальнейших задач, таких как рассуждения и анализ.

Конвейер преобразования данных позволяет структурировать неструктурированный текст, формируя знания граф, пригодный для логических выводов и анализа. В результате применения конвейера, извлекаемые сущности и отношения представляются в виде узлов и ребер графа, что обеспечивает возможность выполнения запросов, поиска взаимосвязей и проведения автоматизированного рассуждения над данными. Полученный знания граф может быть использован в различных приложениях, таких как системы ответов на вопросы, интеллектуальный поиск и поддержка принятия решений.

Оценка устойчивости: Агентные атаки и надежность системы

Для всесторонней оценки устойчивости системы GraphRAG были разработаны фреймворки агентных атак (Agentic Attack). Данный подход предполагает использование автономных агентов, имитирующих целенаправленные попытки извлечения информации из графа знаний. Целью является систематическое выявление уязвимостей и оценка эффективности механизмов защиты путем моделирования реальных сценариев атак. Разработанные фреймворки позволяют проводить контролируемые эксперименты и количественно оценивать способность системы противостоять извлечению конфиденциальных данных и структурных элементов графа знаний в различных условиях.

Атаки, используемые для оценки устойчивости системы, основаны на генерации адаптивных запросов, позволяющих динамически формировать вопросы и выявлять потенциальные уязвимости. Вместо использования заранее определенных запросов, система генерирует новые вопросы на основе предыдущих ответов и полученной информации, что позволяет ей более эффективно исследовать пространство возможных атак и находить слабые места в системе извлечения знаний. Такой подход позволяет моделировать более реалистичные сценарии атак, где злоумышленник активно адаптирует свои действия в зависимости от получаемых результатов, в отличие от статических атак с фиксированным набором запросов.

В ходе исследования были проведены атаки на систему GraphRAG в двух основных сценариях. Первый — это сценарий “черного ящика” (Black-Box Attack), подразумевающий отсутствие какого-либо доступа к внутренним компонентам и данным системы. Атакующий взаимодействует с системой исключительно через публичный интерфейс, формируя запросы и анализируя ответы. Второй сценарий — это атаки с ограниченным бюджетом запросов (Budgeted Attack), где количество допустимых запросов фиксировано. Это моделирует реалистичные условия, когда атакующий ограничен ресурсами или временем, и должен эффективно использовать каждый запрос для извлечения информации. Оба подхода позволили оценить устойчивость системы к различным типам атак и выявить потенциальные уязвимости, даже при отсутствии прямого доступа к внутренним данным.

Исследования показали, что предложенный фреймворк AGEA способен восстановить до 90% узлов и ребер в системах GraphRAG при фиксированном бюджете запросов, что свидетельствует о существенной уязвимости к структурированным атакам извлечения данных. Данный результат демонстрирует, что даже при наличии сложных механизмов защиты, значительный объем знаний может быть раскрыт злоумышленнику. Эффективность AGEA подтверждает необходимость разработки более надежных стратегий защиты информации в системах, использующих графовые базы знаний и механизмы RAG, особенно в условиях ограниченных ресурсов на защиту.

Оптимизация производительности и масштабируемость системы

Экспериментальные исследования чётко продемонстрировали тесную взаимосвязь между эффективностью запросов и общей производительностью системы GraphRAG. Наблюдаемая корреляция указывает на то, что повышение скорости и точности поиска релевантной информации в графовой базе знаний напрямую влияет на способность системы эффективно решать сложные задачи. Более быстрая обработка запросов позволяет значительно сократить время ответа и повысить пропускную способность системы, что особенно важно при работе с большими объемами данных и высокой нагрузкой. Таким образом, оптимизация эффективности запросов является ключевым фактором для создания масштабируемой и надежной системы GraphRAG, способной эффективно извлекать и использовать знания из графовой структуры данных.

Системы, такие как Microsoft GraphRAG и LightRAG, демонстрируют значительный потенциал в области эффективного извлечения знаний. Эти подходы, использующие графовые структуры данных для представления и поиска информации, позволяют существенно снизить время отклика и повысить точность результатов по сравнению с традиционными методами. Особенностью данных систем является возможность учитывать связи между различными элементами информации, что позволяет находить наиболее релевантные ответы на сложные запросы. В ходе исследований было установлено, что оптимизация алгоритмов обхода графа и использование эффективных методов индексации позволяют добиться значительного улучшения производительности, открывая перспективы для создания интеллектуальных систем, способных эффективно работать с большими объемами данных и решать сложные аналитические задачи.

Исследования показали высокую точность восстановления как узлов, так и связей в графе знаний, несмотря на зафиксированную утечку информации. Данный результат свидетельствует об эффективности предложенного подхода к построению и восстановлению графовых структур, даже в условиях частичной потери данных. Несмотря на выявленные недостатки в предотвращении утечки, способность системы точно воссоздавать структуру графа указывает на её надежность и потенциал для использования в сложных задачах, требующих точного представления и обработки взаимосвязанных данных. Подтвержденная точность восстановления узлов и связей является ключевым фактором, обеспечивающим корректную работу системы и предоставляющим основу для дальнейшей оптимизации и повышения безопасности.

Предложенный подход открывает перспективы для создания более надежных и устойчивых систем искусственного интеллекта, способных решать сложные задачи, требующие глубокого логического мышления. Исследования показывают, что оптимизация эффективности извлечения знаний из графовых структур позволяет значительно улучшить способность систем к рассуждениям и принятию обоснованных решений. Это особенно важно для приложений, где требуется не просто поиск информации, а ее анализ и синтез для получения новых знаний и выводов. В перспективе, данная методология может быть применена в широком спектре областей, включая автоматизированные системы поддержки принятия решений, интеллектуальный анализ данных и разработку экспертных систем нового поколения, способных к самообучению и адаптации к меняющимся условиям.

Исследование демонстрирует уязвимость систем GraphRAG к структурированным атакам, направленным на извлечение знаний из графа. Авторы показывают, что даже ограниченный доступ к системе через запросы позволяет реконструировать значительную часть её внутренней структуры. Это подчеркивает важность разработки надежных механизмов защиты, способных противостоять подобным атакам на конфиденциальность знаний. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой код похож на плохую шутку: он может быть смешным, но от этого он не становится лучше.» Данное исследование, по сути, выявляет «плохой код» в архитектуре современных систем, раскрывая уязвимости, которые требуют немедленного исправления для обеспечения безопасности и целостности знаний.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует тревожную уязвимость систем GraphRAG к целенаправленной, структурированной атаке. Однако, пусть N стремится к бесконечности — что останется устойчивым? Очевидно, наивная защита путем ограничения количества запросов не решает проблему фундаментально. Алгоритм атаки, основанный на извлечении знаний посредством последовательных запросов, лишь подчеркивает, что структура графа знаний, лежащая в основе системы, является одновременно и ее силой, и ее слабостью. Необходимы более глубокие исследования в области дифференциальной приватности для графовых данных, адаптированные к особенностям систем Retrieval-Augmented Generation.

Важным направлением представляется разработка методов обнаружения атак, основанных на анализе паттернов запросов. Не простое количество запросов, а их семантическая когерентность и структура должны вызывать подозрения. Однако, даже самая изощренная система обнаружения лишь откладывает неизбежное, если структура графа знаний остается полностью доступной для косвенного извлечения. Следует исследовать подходы к намеренному внесению «шума» в граф знаний, не нарушая при этом его полезность для генерации ответов.

Наконец, необходимо признать, что защита от атак на извлечение знаний — это не одноразовое решение, а постоянная гонка вооружений. Алгоритм атаки, представленный в данной работе, лишь первый шаг. Будущие исследования, вероятно, будут направлены на разработку более изощренных стратегий, использующих возможности больших языковых моделей для маскировки атак и обхода существующих защитных мер. Истинная элегантность защиты, вероятно, кроется в создании системы, которая принципиально не позволяет извлекать структуру знаний посредством внешних запросов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.14662.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-23 05:49