RAG 数据泄露风险
RAG 数据泄露风险（Retrieval-Augmented Generation Data Exposure）
威胁描述
在基于检索增强生成（RAG）架构的 AI 系统中，向量数据库或检索库通常存储大量敏感信息，包括：
- 用户隐私数据（如对话历史、身份信息）；
- 企业商业机密（如内部文档、合同、源码）；
- 特权知识库内容（如客服知识库、合规文档）。
若这些数据以明文形式存储，且数据库部署或访问控制存在缺陷，一旦被攻击者或内部人员非法访问，将导致大规模数据泄露，引发严重的法律合规风险、经济损失与声誉损害。
威胁场景
- RAG 数据库公网暴露
- 向量数据库（如 Elasticsearch、Milvus、Pinecone）部署于云环境，但未配置网络访问控制，直接暴露于互联网；
- 敏感数据未加密存储，可被任意读取。
- 不可信运维场景（OP/第三方）
- 内部运维人员或外包团队拥有过高权限，可直接访问 RAG 数据内容；
- 缺乏操作审计与权限隔离机制。
- 高价值数据与日志混存
- RAG 系统在处理查询时，将含敏感信息的请求/响应记录到日志系统；
- 日志系统安全级别低于 RAG 数据库，形成信息泄露侧信道。
威胁触发条件
攻击者通过以下任一方式获得访问权限：
- 利用数据库或操作系统漏洞（如未授权访问、RCE）；
- 暴力破解或凭证泄露获取数据库账号；
- 内部人员越权访问或第三方运维滥用权限。
缓解措施
技术措施
- 网络与访问控制加固
- 禁止 RAG 数据库直接暴露公网；
- 通过 VPC、安全组、防火墙实施最小网络暴露面；
- 配置细粒度账号权限（按角色/租户隔离）。
- 敏感数据加密保护
- 对高价值 RAG 数据实施静态加密（At-Rest Encryption）；
- 敏感字段（如身份证、密钥）采用字段级加密或脱敏。
- 数据分区与隔离
- 向量数据库按业务域、租户或安全等级进行逻辑/物理分区；
- 禁止跨分区越权检索。
管理措施
- 定期安全测试
- 开展渗透测试与第三方安全审计，主动发现配置缺陷与漏洞。
- 运维权限最小化
- 实施 Just-In-Time（JIT）权限 与 双人复核机制；
- 所有数据库访问操作强制记录审计日志，并定期审查异常行为。
- 日志与数据分级管理
- RAG 请求/响应日志若含敏感内容，应与主数据库同等级保护；
- 敏感日志禁止明文存储，启用自动脱敏或加密。
威胁案例
Elasticsearch 大规模数据泄露事件（2020年）
- 发现者：安全研究员 Bob Diachenko 与 Vinny Troia
- 问题：一个 未设密码保护的 Elasticsearch 服务器 公开暴露于互联网；
- 泄露数据：
- 27 亿个电子邮件地址；
- 10 亿个明文密码；
- 数据来源包括：腾讯、新浪、搜狐、网易、Gmail、Yahoo 等主流邮箱服务商。
- 根本原因：
- 数据库错误配置为公开可访问；
- 敏感凭证以明文存储，未启用 Elasticsearch 商业版的认证与加密功能。
- 影响：
- 多家中国大厂用户数据被波及；
- 数据被用于钓鱼攻击、撞库、身份盗用等黑产活动。
- 来源：腾讯云开发者社区
总结：RAG 系统的价值越高，其数据泄露风险越大。“数据即资产，检索即暴露”——必须将 RAG 数据库视为核心敏感资产，从网络隔离、加密存储、权限控制、运维审计四方面构建纵深防御体系，杜绝“裸奔式”部署。
浙公网安备 33010602011771号