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

Новый скилл автоматизирует защиту OpenClaw на удалённых серверах
Разработчик из сообщества выпустил скилл, который помогает ИИ-ассистентам автоматически защищать установки OpenClaw на удалённых серверах.

Пользователь сообщает, что Claude Code продолжает вести журнал сеансов после отзыва, служба поддержки молчит 2 недели
Пользователь Claude Code сообщает, что журналы сеансов продолжали появляться после отзыва доступа, а служба поддержки Anthropic не отвечала в течение двух недель. Журналы включали такие области, как user:file_upload, user:ccr_inference и user:sessions:claude_code.

Вредоносный пакет PyTorch Lightning крадет учетные данные и внедряет червей в пакеты npm
Пакет PyPI 'lightning' версий 2.6.2 и 2.6.3 содержит вредоносное ПО в стиле Шаи-Хулуда, которое крадет учетные данные, токены и облачные секреты, а также распространяется на пакеты npm через внедренные полезные нагрузки JavaScript.

Разработчик создает песочницу Firecracker MicroVM для безопасности OpenClaw.
Разработчик, обеспокоенный безопасностью LLM, создал минималистичную песочницу с использованием микровиртуальных машин Firecracker для изоляции скриптов OpenClaw, где каждый скрипт выполняется в собственном ядре Linux с ограничением оперативной памяти в 128 МБ и без доступа к сети по умолчанию.