Adversarial Attacks against Neural Ranking Models via In-Context Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
While neural ranking models (NRMs) have shown high effectiveness, they remain susceptible to adversarial manipulation. In this work, we introduce Few-Shot Adversarial Prompting (FSAP), a novel black-box attack framework that leverages the in-context learning capabilities of Large Language Models (LLMs) to generate high-ranking adversarial documents. Unlike previous approaches that rely on token-level perturbations or manual rewriting of existing documents, FSAP formulates adversarial attacks entirely through few-shot prompting, requiring no gradient access or internal model instrumentation. By conditioning the LLM on a small support set of previously observed harmful examples, FSAP synthesizes grammatically fluent and topically coherent documents that subtly embed false or misleading information and rank competitively against authentic content. We instantiate FSAP in two modes: FSAPIntraQ, which leverages harmful examples from the same query to enhance topic fidelity, and FSAPInterQ, which enables broader generalization by transferring adversarial patterns across unrelated queries. Our experiments on the TREC 2020 and 2021 Health Misinformation Tracks, using four diverse neural ranking models, reveal that FSAP-generated documents consistently outrank credible, factually accurate documents. Furthermore, our analysis demonstrates that these adversarial outputs exhibit strong stance alignment and low detectability, posing a realistic and scalable threat to neural retrieval systems. FSAP also effectively generalizes across both proprietary and open-source LLMs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle