RAG / 检索增强生成

Detecting RAG Extraction Attack via Dual-Path Runtime Integrity Game

通过双路径运行时完整性游戏检测RAG提取攻击

Yuanbo Xie, Yingjie Zhang, Yulin Li, Shouyou Song, Xiaokun Chen, Zhihan Liu, Liya Su, Tingwen Liu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； Beijing University of Post and Telecommunications（北京邮电大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； AI Sec Lab, Beijing Chaitin Technology Co.,Ltd（北京长亭科技有限公司AI安全实验室） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出CanaryRAG，一种基于栈canary的运行时防御机制，通过双路径完整性游戏实时检测RAG知识库泄露，有效降低攻击成功率，不影响任务性能和延迟。

Comments Accepted by ACL 2026 Main

Do We Still Need GraphRAG? Benchmarking RAG and GraphRAG for Agentic Search Systems

我们仍然需要GraphRAG吗？对RAG和GraphRAG在代理搜索系统中的基准测试

Dongzhe Fan, Zheyi Xue, Siyuan Liu, Qiaoyu Tan

机构 * New York University Shanghai（上海纽约大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 本文通过RAGSearch基准测试，评估了代理搜索系统对密集RAG和代表性的GraphRAG方法的影响，发现代理搜索显著提升了密集RAG性能，但在复杂多跳推理中GraphRAG仍具优势。

MSA: Memory Sparse Attention for Efficient End-to-End Memory Model Scaling to 100M Tokens

MSA：内存稀疏注意力用于高效端到端内存模型扩展至100M标记

Yu Chen, Runkai Chen, Sheng Yi, Xinda Zhao, Xiaohong Li, Jianjin Zhang, Jun Sun, Chuanrui Hu, Yunyun Han, Lidong Bing, Yafeng Deng, Tianqiao Chen

机构 * Evermind ； Shanda Group（盛大集团） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出MSA，一种高效的端到端可训练内存模型框架，通过可扩展稀疏注意力和文档级RoPE实现线性复杂度，支持从16K到100M标记的扩展，同时保持稳定性，且在100M标记推理中实现2xA800 GPU的高效处理。