RAGの知識汚染検知に向けた自己参照型局所コントラスト手法
arXiv cs.CL ・ 2026-08-13
原題: RAGSieve: Self-Referenced Local Contrast for Knowledge-Poison Detection in Retrieval-Augmented Generation
AI による要約
RAGシステムに悪意ある文書が混入される知識汚染攻撃を検知するフレームワーク「RAGSieve」が提案された。クエリ検索上位と下位を局所比較するRSQと、コーパス内の意味的近傍を比較するRSGにより、外部の信頼済み参照データを必要とせずに汚染を検出する。3つのQAデータセットを用いた検証で、AUROC 95.2%の高い検知性能を達成した。
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