RAG ingestion trust и content provenance
Контрол върху това какви documents/data могат да попаднат в retrieval corpus.
Какво е
Контрол върху това какви documents/data могат да попаднат в retrieval corpus.
Как работи
Source allowlists, metadata trust, quarantine, approval и content scanning ограничават poisoning.
RAG poisoning сценарий
В knowledge base попада документ с malicious instruction. По-късно съвсем друг user задава легитимен въпрос; retriever връща poisoned документа и agent-ът интерпретира съдържанието като инструкция.
Контролният въпрос
Системата различава ли:
- trusted policy;
- retrieved reference data;
- user-generated content;
- external web content?
Всички са текст, но не трябва да имат еднакъв trust level.
Как да проверим
Вкарайте controlled adversarial document в test corpus и проверете дали retrieval layer маркира provenance и дали downstream agent policy не позволява retrieved content да променя system-level правила.
Практическа имплементация
- Track source/owner.
- Separate user content from trusted policy corpus.
- Sanitize/label external content.
- Do not allow retrieved text to override system policies.
Какво НЕ решава
Legitimate trusted document може сам да съдържа malicious instruction.
Предпазва най-силно от
- Indirect Prompt Injection · AI, ML и LLM атаки
- Persistent AI Memory/Context Poisoning · AI, ML и LLM атаки
- RAG / Vector-Database Poisoning · AI, ML и LLM атаки
- Retrieval Hijacking / Search Manipulation for AI · AI, ML и LLM атаки