RAG 框架易受提示注入攻击，即使使用先进模型也无法幸免

对 LangChain、LlamaIndex 和 Haystack 等流行的检索增强生成 (RAG) 框架进行的安全性分析显示，这三个框架开箱即用都容易受到提示注入攻击。即使使用 GPT-5.1 等更先进的模型，这种漏洞依然存在，某些攻击甚至会加剧。识别出的核心问题不在于模型的智能，而在于 RAG 架构倾向于将检索到的文本视为可信上下文，而不是不可信数据。解决方案包括将检索到的文本视为数据，对其进行界定，并明确标记为模型不可信的数据，同时还需要其他防御措施，例如阻止未经授权的工具调用，以及让敏感信息远离检索器的范围。 AI

影响 突出了 RAG 架构中存在的关键安全漏洞，强调了除了使用更先进的大语言模型之外，还需要更好的防御措施。

排序理由 文章详细介绍了现有 RAG 框架的安全漏洞，并介绍了一个用于测试它们的工具。

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