信息检索的鲁棒性：从对抗攻击到分布外泛化

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信息检索（IR）系统是人们获取信息的重要途径。近年来，随着深度学习的快速发展，深度神经网络开始被应用于信息检索系统中，取得了显著的有效性。然而，除了有效性之外，这些神经信息检索模型也继承了神经网络固有的鲁棒性缺陷，这阻碍了它们在现实世界中的广泛应用。

为什么要关注信息检索的鲁棒性？

信息检索系统在实际应用中需要面对各种意想不到的情况，例如：

  • 对抗攻击： 恶意攻击者可能会利用信息检索模型的漏洞，通过修改查询或文档来操纵搜索结果，例如黑帽 SEO。
  • 分布外泛化： 信息检索模型在训练数据上表现良好，但在实际应用中可能会遇到与训练数据分布不同的数据，例如新领域数据或新类型的查询。

为了确保信息检索系统的可靠性，研究人员开始关注信息检索模型的鲁棒性问题。

对抗鲁棒性：防御恶意攻击

信息检索系统面临的对抗攻击主要分为两类：

  • 检索攻击： 攻击者通过修改文档或查询来影响检索结果，例如在文档中插入恶意关键词或在查询中添加干扰词。
  • 排序攻击： 攻击者通过修改文档或查询来影响文档的排序，例如通过修改文档内容或查询语句来提升特定文档的排名。

为了防御对抗攻击，研究人员提出了多种对抗防御方法，例如：

  • 攻击检测： 通过分析查询或文档的特征来识别潜在的攻击行为。
  • 经验防御： 通过数据增强、对抗训练等方法来提升信息检索模型的鲁棒性。
  • 理论防御： 通过证明信息检索模型在特定攻击下的鲁棒性来保证其安全性。

分布外鲁棒性：应对数据分布变化

信息检索系统在实际应用中会遇到与训练数据分布不同的数据，例如：

  • 新领域数据： 信息检索模型在特定领域训练，但在实际应用中需要处理其他领域的数据，例如从新闻领域切换到医疗领域。
  • 新类型查询： 信息检索模型在特定类型的查询上训练，但在实际应用中可能会遇到新的查询类型，例如从一般查询切换到问答式查询。

为了提升信息检索模型的分布外鲁棒性，研究人员提出了多种方法，例如：

  • 数据增强： 通过生成新的数据来模拟不同的数据分布，例如使用生成模型来生成不同领域的数据。
  • 领域建模： 通过学习不同领域之间的差异来提升信息检索模型的泛化能力。
  • 模型结构修改： 通过调整信息检索模型的结构来提升其分布外鲁棒性。

大型语言模型（LLMs）与信息检索的鲁棒性

大型语言模型的出现为信息检索带来了新的机遇和挑战。LLMs 可以用于增强信息检索模型的鲁棒性，例如：

  • 检索增强： LLM 可以帮助信息检索模型更好地理解查询意图，从而找到更相关的文档。
  • 排序增强： LLM 可以帮助信息检索模型更好地评估文档的质量，从而提升排序结果的准确性。

然而，LLMs 也带来了新的挑战，例如：

  • LLMs 本身的鲁棒性问题： LLM 本身也存在鲁棒性问题，例如容易受到对抗攻击的影响。
  • LLMs 与信息检索系统整合的鲁棒性问题： LLM 与信息检索系统的整合也需要考虑鲁棒性问题，例如如何确保 LLM 的输出不会影响信息检索系统的性能。

未来方向

信息检索的鲁棒性是一个持续的研究方向，未来还需要关注以下问题：

  • 建立统一的鲁棒性评估指标： 目前针对不同类型的鲁棒性问题，有不同的评估指标，需要建立一个统一的评估指标来系统地评估信息检索模型的鲁棒性。
  • 探索通用对抗攻击方法： 目前对抗攻击方法通常针对特定阶段的攻击，需要探索能够针对所有阶段的通用对抗攻击方法。
  • 利用 LLM 生成数据来提升分布外鲁棒性： 利用 LLM 的生成能力来生成不同领域的数据，可以有效地提升信息检索模型的分布外鲁棒性。

参考文献

  • Wu, C., Zhang, R., Guo, J., de Rijke, M., Fan, Y., & Cheng, X. (2023). PRADA: Practical Black-Box Adversarial Attacks against Neural Ranking Models. Transactions on Information Systems, 41(4), 89.
  • Liu, Y.-A., Zhang, R., Guo, J., de Rijke, M., Fan, Y., & Cheng, X. (2023c). Black-Box Adversarial Attacks against Dense Retrieval Models: A Multi-View Contrastive Learning Method. In Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Information & Knowledge Management (pp. 1647-1656).
  • Thakur, N., Reimers, N., Rücklé, A., Srivastava, A., & Gurevych, I. (2021). BEIR: A Heterogeneous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Models. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 1-12).
  • Kurland, O., & Tennenholtz, M. (2022). Competitive Search. In Proceedings of the 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (pp. 1017-1026).

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