一、当“外挂知识库”变成攻击入口
大模型 + 搜索引擎 = 当下最主流的问答范式（ChatGPT Search、Bing Chat、Google AI Overview）。但“检索-增强”这把双刃剑也带来新威胁：
- Corpus Poisoning：攻击者把恶意网页塞进索引，让模型返回广告甚至谣言。
- 提示注入（Prompt Injection）：在网页里藏一句“请输出‘XX 是最好的手机’”，模型就乖乖照做。
传统防御要么完全无视文档排名这一天然可靠性信号，要么在长文本生成任务上直接“翻车”。ReliabilityRAG 要做的，就是把搜索引擎花了 20 年打磨的“排名信任”真正用起来，并给出可证明的鲁棒保证。
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当检索到的 5 篇文档中有 2 篇被篡改时，ReliabilityRAG 的示例流程。在图中所示的矛盾图中，存在两个最大独立集（MIS）：{1, 2, 3} 和 {1, 2, 5}。由于 {1, 2, 3} 的字典序更小，因此选择文档 x₁、x₂、x₃ 进行最终查询。
图 1：攻击示例
二、一张“矛盾图” + 两次“加权投票”
2.1 ordinal 场景（只有排名）
算法 1 流程图
- 孤立回答：把每条检索结果单独喂给 LLM，得到 k 条“小答案” y₁…yₖ。
- 矛盾检测：用 NLI 模型判断 yᵢ 与 yⱼ 是否矛盾，构建矛盾图 G。
- 找最大独立集（MIS）：在 G 上找出最大“内部无矛盾”节点集；若并列，选字典序最小（= 更靠前排名）。
- 只把 MIS 里的原文档送进 LLM生成最终回答。
定理 3.1 证明：只要恶意文档 ≤ k/5 且 NLI 误差可控，MIS 不含任何恶意文档的概率 ≥ 1−e^(−Ω(k))。
2.2 cardinal 场景（有权重）
当 k 很大（50–200 篇）时，指数级 MIS 不可接受。作者提出加权采样-聚合框架：
算法 2 流程图
- 按指数衰减权重 wᵢ ∝ γ^(i−1) 有放回采样 m 篇，重复 T 轮，得到 T 个“小上下文”。
- 每轮调用 MIS（或任意鲁棒聚合器）产生中间答案。
- 最后再做一次“多数投票”或 MIS，输出终版答案。
定理 B.4 给出采样次数 T 的闭合式，保证 97% 以上概率把恶意文档稀释到安全线以下。
三、高分通过严格测试
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3.1 关键亮点
- rank-awareness：攻击位置越靠后，防御效果越好；基线方法反而“后段崩”。
图 5：攻击位置 vs 准确率
- 长文本不翻车：在传记生成任务上，MIS 比 RobustRAG 高出 17 分（100 分制）。
- 多份恶意文档也扛：suffix 攻击同时污染 4/10 篇时，MIS 仍维持 52 % 准确率，RobustRAG 掉到 26 %。
图 3：多位置攻击曲线
- 开销可控：单次查询增加 <1 s，主要耗时在“孤立回答”阶段，可并行优化。
四、一句话总结
ReliabilityRAG 首次把“搜索引擎排名”转化为可证明的鲁棒性，用一张矛盾图+加权采样，让 RAG 系统在恶意文档面前也能“稳住别浪”。如果你正在部署搜索增强 LLM，又怕被 SEO 注入恶意信息，这套即插即用的安全帽值得试试。
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