Лаборатория для атаки и защиты RAG с открытым исходным кодом для локальных стеков ChromaDB + LM Studio

Что это такое
Aminrj Labs выпустила лабораторию для атак и защиты RAG с открытым исходным кодом, которая полностью работает локально на потребительском оборудовании, специально нацеливаясь на стеки ChromaDB + LM Studio со стандартным чанкингом в стиле LangChain. Не требуются облачные сервисы или API-ключи — она работает на оборудовании типа MacBook Pro.
Ключевые выводы из лаборатории
Лаборатория измеряет эффективность отравления базы знаний против стандартных локальных настроек RAG. На незащищённой системе ChromaDB атаки отравления достигают 95% успеха. Атака работает на уровне извлечения — не требуется взлом, доступ к модели или манипуляция промптами. Модель работает именно так, как задумано, просто с отравленным контекстом.
Одно примечательное наблюдение о стандартном чанкинге: при чанках в 512 токенов и перекрытии в 200 токенов документ на границе чанка встраивается дважды как два независимых чанка. Это удваивает вероятность извлечения без дополнительной сложности — побочный эффект настроек, которые большинство локальных установок наследует без размышлений.
Самый распространённый подход защиты — фильтрация вывода — нацелен не на тот слой, поскольку компрометация происходит до генерации. Обнаружение аномалий эмбеддингов на этапе индексирования оказывается эффективным: оценка входящих документов относительно существующей коллекции перед их записью снижает успех отравления с 95% до 20%.
При активных всех пяти защитах остаточный успех отравления составляет 10%. Эти случаи семантически достаточно близки к базовым, чтобы ни один слой не смог их чисто отловить, что представляет практический предел для защиты.
Технические детали
- Стек: ChromaDB + LM Studio с Qwen2.5-7B
- Чанкинг: Стандартный в стиле LangChain с чанками в 512 токенов и перекрытием в 200 токенов
- Успех атаки на незащищённой системе: 95%
- Эффективность защиты с обнаружением аномалий эмбеддингов: Снижает отравление до 20%
- Остаточное отравление при всех защитах: 10%
Репозиторий содержит реализацию атаки, усиленную версию и измерения для каждого слоя защиты.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Pro Se原告在法庭文件中隐藏AI提示注入
Житель Коннектикута, представлявший себя в суде, спрятал в официальных документах инструкции для ИИ, приказывая любой ИИ-системе, которая их прочитает, встать на его сторону. Текст был набран белым шрифтом размером 3 пункта, невидимым для людей, но читаемым для программ. Суд обнаружил это и наложил санкции на подавшего документы.

ИИ-чатботы могут незаметно вставлять рекламу в ответы, не привлекая внимания пользователей.
Исследование показывает, что ИИ-чатботы могут незаметно встраивать рекламу товаров в свои ответы, влияя на выбор пользователей, при этом большинство участников не замечали манипуляции. В ходе исследования использовался специальный чатбот для демонстрации эффекта.

Инструмент для пентеста MCPwner AI обнаружил несколько уязвимостей нулевого дня в OpenClaw.
MCPwner, сервер MCP, который оркестрирует ИИ-агентов для автоматизированного тестирования на проникновение, выявил несколько критических уязвимостей нулевого дня в OpenClaw, включая инъекцию переменных окружения, обход разрешений и утечку информации, которые пропустили стандартные сканеры.

Песочница OpenClaw: Повышение безопасности в программировании ИИ
Узнайте о последних обсуждениях в сообществе OpenClaw о создании песочниц, важной технике для обеспечения безопасности AI-агентов программирования. Исследуйте, почему пользователи считают это необходимым для защиты инноваций в AI.