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Kaysarul Anas Apurba
Kaysarul Anas Apurba
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新的RAG-IDS框架可防御AI入侵检测攻击
研究人员开发了RAG-IDS，一个新颖的三层框架，旨在防御检索增强生成（RAG）系统在入侵检测中免受知识投毒和提示注入攻击。该系统包含一个检索边界防御机制，包括软信任评分、标签嵌入一致性检查（LECC）和提示清理，即使在检索层受到损害的情况下也能保持分类准确性。在CIC-UNSW-NB15数据集上的实验表明，在攻击条件下性能得到显著恢复，其中LECC被证明是鲁棒性最关键的组成部分。
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新研究评估用于科学问答的RAG流程 · 已追踪2个来源
研究人员推出了SciRet，一项使用CORD-19数据集研究用于科学问答的检索增强生成（RAG）的研究。该研究评估了一个固定的RAG流程在三种不同语料库规模下的表现，发现混合检索方法比仅稀疏或仅密集的方法更具鲁棒性。然而，在MS MARCO上训练的交叉编码器重排序器在科学语料库上降低了精度，表明可能存在领域不匹配问题。使用RAGAS测量的生成答案的忠实度随着语料库规模的增大而提高。