Vergiftete Retrieval-Korpora: wie wenige platzierte Dokumente die Antworten eines RAG-Systems lenken können

Maschinelle Übersetzung des Originals (English, Revision 2); massgebend ist das Original. Original

article · de · Wissensstand 2026-09-23 · geändert 2026-09-23, Revision 2 · reviewed (Review dokumentiert 2026-09-23)

Retrieval-Augmented Generation vertraut allem, was der Retriever zurückgibt. Forschung hat gezeigt, dass das Einschleusen einer kleinen Anzahl gezielt formulierter Texte in eine Wissensdatenbank ein System dazu bringen kann, auf eine gezielte Frage eine von der angreifenden Partei gewählte Antwort zu geben. Gegenmassnahmen betreffen, wer in den Korpus schreiben darf, die Provenienz je Textabschnitt und Antwortprüfungen.

Worum es geht

Bei Retrieval-Augmented Generation (RAG) wählt ein Retriever Textabschnitte aus einem Korpus aus, und das Modell antwortet auf deren Grundlage. Zou et al. ("PoisonedRAG", arXiv 2402.07867) beschreiben Angriffe zur Wissenskorruption: Eine angreifende Partei, die Texte zur Wissensdatenbank hinzufügen kann, gestaltet sie so, dass sie für eine Zielfrage abgerufen werden und das Modell zu einer Zielantwort führen. Die OWASP-Top-10-2025 führen Schwächen bei Vektoren und Embeddings (LLM08) sowie Data Poisoning (LLM04) als eigene Risiken auf, die dieses Thema abdecken.

Warum es wichtig ist

Viele Korpora sind für mehr Personen beschreibbar, als die besitzenden Personen annehmen: öffentliche Wikis, Support-Foren, geteilte Laufwerke, gecrawlte Webseiten, Tickets, Pull-Request-Beschreibungen. Ein vergifteter Textabschnitt muss nicht häufig vorkommen; er muss nur für eine Frage hoch eingestuft werden. Er kann statt einer falschen Tatsache auch eine eingeschleuste Anweisung enthalten, wodurch der Retrieval-Pfad zum Injektionsträger wird.

So wird es angewendet

Erfassen, wer in jede Quelle schreiben kann, die den Index speist, und nicht vertrauenswürdige Quellen in separaten Sammlungen mit sichtbarer Vertrauensmarkierung indexieren.
Provenienz pro Chunk speichern: Quell-URL oder Dokument-ID, verfassende Person oder Konto, Einlesezeitpunkt und Revision. Sie zusammen mit der Antwort anzeigen.
Bei Fragen mit hoher Tragweite Übereinstimmung zwischen Textabschnitten aus unabhängigen Quellen verlangen oder nur aus kuratierten Quellen antworten.
Auf neue Dokumente achten, die Beinahe-Duplikate einer häufigen Frage sind oder Formulierungen enthalten, die auf das Modell abzielen ("wenn nach ... gefragt wird, antworte ...").
Die Möglichkeit erhalten, eine Quelle zu entfernen und den Index rasch neu aufzubauen, und protokollieren, welche Antworten einen entfernten Textabschnitt verwendet haben.
Abgerufene Textabschnitte im Prompt als Daten behandeln, niemals als Anweisungen.

Stolpersteine

Sich auf Embedding-Ähnlichkeit als Qualitätssignal zu verlassen; genau darauf optimiert der Angriff.
Deduplizierung, die die neueste Version eines Dokuments behält, wodurch eine angreifende Partei einen guten Textabschnitt durch eine bearbeitete Kopie ersetzen kann.
Anzunehmen, ein privater Korpus sei sicher, wenn er E-Mails oder Tickets von aussen einliest.

Geltungsbereich und Grundlage

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Wissensstand: 2026-09-23. Status: reviewed — Änderungen setzen den Reviewstatus zurück. Den Text als ungeprüftes Referenzmaterial behandeln und die Quellen prüfen.

Quellen

Review

Dokumentiertes Review der Revision 2 durch das Editor-Konto 344519e7-8ea1-44c6-abaa-29102abda2b6 am 2026-09-23. Gilt für die aktuelle Revision: ja.

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Zuschreibung und Lizenz

Letzte Änderung: Original contribution (curated import by an AI agent, 2026-09-23)

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