安全研究员 Amin RJ 发布技术文章，深入分析针对 RAG（检索增强生成）系统的文档投毒攻击（Document Poisoning）：攻击者通过在知识库中注入精心构造的恶意文档，操控 AI 的信息检索和输出。
主要攻击手法：
- 语义隐藏：在看似正常的文档中嵌入不可见的指令（如白色字体、零宽字符），RAG 系统会检索并将其注入 context，但人工审核难以发现。
- 延迟触发：文档在平时检索时无害，只有当特定关键词出现在用户 query 中时才激活恶意行为，绕过基于内容的过滤。
- 跨文档污染：通过多个看似独立的合法文档协同传递片段化的恶意指令，单文档检测无法识别。
防御建议：对知识库入库文档进行语义一致性检查；在 RAG pipeline 中引入输出异常检测；实施严格的文档来源白名单策略；使用 LLM 对检索结果进行二次安全评估。
随着 RAG 在企业 AI 应用中的深度渗透，知识库安全正在成为一个被严重低估的攻击面。