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1. 问题：RAG系统的隐形威胁 检索增强生成（RAG）系统通过整合外部知识大幅提升了大型语言模型（LLM）的准确性和上下文相关性。然而，RAG系统存在一个重大漏洞：语料中毒攻击。攻击者通过注入恶意文档，让模型在生成时输出错误或有害内容。例如，生成错误代码或传播虚假信息的案例屡见不鲜，这不仅威胁了模型的可靠性，还可能引发现实世界的损失。TrustRAG正是为了解决这一问题而提出的，它通过一套双阶段的防御机制，有效保护RAG系统免受恶意攻击。 
2. 方法：TrustRAG的双阶段防御机制 TrustRAG提出了一种全新的防御框架，核心是两大步骤： Clean Retrieval（清理检索）：通过K-means聚类，基于语义嵌入分析文档分布，过滤掉潜在的恶意内容。由于恶意文档通常在语义空间中聚集成簇，这一方法能够有效隔离攻击性内容。 Conflict Removal（冲突消解）：结合模型的内部知识和外部检索的可信内容，使用余弦相似度和ROUGE指标分析文档一致性，剔除矛盾或无关内容，从而确保最终输出的准确性和可靠性。 TrustRAG无需重新训练模型，可作为即插即用的模块，兼容任何开源或闭源的LLM，极大降低了部署门槛。 
3. 效果：更安全、更精准的知识生成 实验结果表明，TrustRAG在NQ、HotpotQA和MS-MARCO等数据集上的表现显著优于传统防御框架。在恶意文档数量超过正常文档的极端攻击场景下，TrustRAG依然保持了较高的响应准确性。此外，与现有系统相比，TrustRAG大幅降低了攻击成功率，同时在检索效率和生成质量上实现了兼顾。这一框架为RAG系统的安全性设立了新标准。 
4. 意义：为知识检索开辟可信之路 TrustRAG的提出不仅提升了RAG系统的安全性，还为解决AI知识生成中的可靠性问题提供了新思路。通过开源代码和框架，TrustRAG为研究人员和企业提供了一个强大的工具，用于应对复杂的攻击场景，并保障生成内容的可信性。 | 
