发布RAG-PIBench提示注入检测基准
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发布RAG-PIBench提示注入检测基准
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AI 综述
Niveen O. Jaffal、Ahmet Yuksel与David Mohaisen提出RAG-PIBench，用于评估RAG系统检索内容中的提示注入检测。该基准基于论文摘要，包含4,876个上下文样本，并设置冻结的训练集、验证集和受保护测试集，以减少数据泄漏对评测的影响。 作者比较了关键词、语义参考、TF-IDF及基于Transformer的检测器。基于论文摘要，DistilBERT在受保护测试集上表现最佳，F1为0.896、PR-AUC为0.968；TF-IDF SVM和逻辑回归也具有竞争力。
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最新进展10月7日 12:00
RAG-PIBench：面向可信RAG系统提示注入检测的泄漏感知基准报道时间线
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10月7日
- arXiv · cs.AIRAG-PIBench：面向可信RAG系统提示注入检测的泄漏感知基准
基于论文摘要，作者提出 RAG-PIBench，用于评估 RAG 系统检索内容中的提示注入检测，包含 4,876 个上下文样本，并设置冻结的训练、验证和受保护测试划分。实验比较关键词、语义参考、TF-IDF 和基于 Transformer 的检测器，其中 DistilBERT 在受保护测试集上取得最高表现，F1=0.896、PR-AUC=0.968，TF-IDF SVM 和逻辑回归也具有竞争力。
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