向量数据库的安全分析

转载&学习：云上LLM数据泄露风险研究系列（一）:基于向量数据库的攻击面分析

研究背景

1. 云计算赋能LLM发展
   • 提供弹性算力资源，降低LLM训练/推理成本
   • 云服务商提供预训练模型API和微调工具，加速业务部署
   • 云生态集成数据存储与分析工具，推动LLM商业化
2. 向量数据库的核心作用
   • 解决非结构化数据（文本、图像等）的存储与检索难题
   • 通过Embedding技术将数据转为向量，支持语义相似性搜索
   • 应用场景：
     • LLM训练数据清洗与去重
     • 增强模型实时知识库，减少幻觉
     • 安全注入私有数据

主流开源向量数据库分析

数据库	特点	全球部署量	主要云平台分布	技术参数
Milvus	高扩展性，实时相似性搜索	3500+	阿里云(18%)、AWS(12%)、腾讯云(9%)	维度上限32K，Go/C++开发
Qdrant	支持复杂过滤，分布式部署	3700+	AWS(18%)、谷歌云(7%)、Azure(4%)	无维度限制，Rust开发
Weaviate	多模态支持，内置知识图谱	8000+	AWS(25%)、谷歌云(18%)、阿里云(7%)	维度上限65K，Go开发
Chroma	轻量级嵌入式，开发者友好	4700+	AWS(32%)、谷歌云(10%)、Azure(8%)	参数未公开，Python开发

专用向量数据库：Milvus、Qdrant、Weaviate、Chroma与用ES存储有什么区别？

核心架构与设计目标

类别	专用向量数据库	Elasticsearch (ES)
定位	专为高维向量相似性搜索优化，支持大规模非结构化数据管理	通用全文搜索引擎，通过插件扩展向量功能（如dense_vector）
架构	- Milvus：分布式微服务架构，计算与存储分离 - Qdrant：Rust编写，内存效率优先 - Chroma：轻量级嵌入式设计	基于Lucene的倒排索引，向量搜索作为附加功能
数据模型	原生支持向量存储与相似性计算，内置向量索引算法（HNSW、IVF等）	需通过字段类型dense_vector定义向量，依赖插件实现近似搜索

性能对比

维度	专用向量数据库	Elasticsearch
搜索速度	- Milvus/Qdrant：亿级向量毫秒级响应（单查询<100ms） - 优化索引参数（如nprobe）平衡精度与速度	向量搜索性能显著低于专用库，尤其超1000万向量时索引速度慢10倍
并发能力	Milvus分布式架构支持高QPS（百亿级数据千级并发）	高并发下资源占用高，需频繁调优
扩展性	- Milvus：自动分片+负载均衡 - Qdrant：动态资源分配	水平扩展依赖分片，但向量索引重建成本高

功能特性差异

功能	专用向量数据库	Elasticsearch
混合搜索	- Weaviate：原生支持向量+关键词混合检索（BM25+向量） - Qdrant：强元数据过滤（如地理坐标）	全文检索+向量搜索需复杂DSL拼接，性能损耗大
索引类型	多索引支持（HNSW/IVF/DiskANN），灵活适配场景	仅支持HNSW/IVF，且依赖插件
数据管理	- Milvus：动态Schema、TTL、多租户 - Chroma：无原生持久化（依赖外部DB）	成熟的数据备份、快照和跨集群复制能力
开发体验	- Chroma：LangChain深度集成，适合快速原型 - Weaviate：GraphQL接口（学习曲线陡）	RESTful API成熟，但向量API需额外学习

适用场景推荐

场景	推荐方案	理由
纯向量搜索	Milvus/Qdrant	亿级数据低延迟，分布式架构保障性能
混合搜索（文本+向量）	Weaviate/ES	Weaviate原生混合检索更高效；若已有ES生态可扩展插件
轻量级/原型开发	Chroma	极简API，无缝集成LangChain
传统系统升级	ES/PGVector	利用现有SQL或ES生态，降低迁移成本
实时低延迟	Redis/Qdrant	内存计算优化，适合广告推荐等场景

安全与运维

维度	专用向量数据库	Elasticsearch
部署复杂度	- Milvus：需K8s运维，组件多 - Chroma：Docker部署简易	成熟集群方案，但向量插件增加配置复杂度
安全风险	默认配置易暴露未授权API（如Milvus的Restful接口）	RBAC、TLS加密等企业级安全特性完善
成本	自建需硬件投入，云托管按量计费（如Pinecone）	许可证费用+高资源消耗，成本可控性低

如何选择？

• 选专用向量数据库：需超大规模向量搜索、低延迟、定制索引优化（如Milvus/Qdrant），或快速原型开发（Chroma）。
• 选ES若：已有ES生态，需结合全文检索、日志分析与向量搜索，且数据规模中等（千万级以下）。
• 混合方案：用ES处理结构化数据+专用库处理向量（如ES召回文本，Milvus精排向量），兼顾性能与功能。

安全风险分析

1. 数据泄露风险

• 攻击路径：
  • 原生API未授权访问：默认部署的Restful API无认证机制（如Milvus/Qdrant），攻击者可直接查询敏感数据。
  • Web管理工具暴露：如Milvus的Attu界面未授权访问可窃取数据。
  • 在线API文档调试漏洞：开放调试接口导致数据泄露。
• 危害：企业隐私数据、专业领域内容直接暴露。

2. 数据投毒风险

• 前提：API存在未授权访问漏洞。
• 攻击方式：
  • 模型误导：注入错误标签向量（如篡改推荐结果）。
  • 后门攻击：隐藏触发器向量（特定条件下触发错误输出）。
  • 数据污染：插入低质量向量干扰检索结果。
  • 索引破坏：构造高相似噪声向量降低搜索效率。

3. 传统漏洞风险

• 服务端请求伪造（SSRF）：如Milvus的connect接口可访问内网资源。
• 路径遍历：Qdrant多个CVE漏洞（CVE-2024-3584等）可窃取系统文件。
• 拒绝服务（DoS）：Qdrant/Weaviate漏洞（CVE-2023-38975等）导致服务中断。

缓解措施

1. 访问控制强化：启用数据库认证或集成外部权限系统（如RBAC）。
2. 及时更新补丁：修复N Day漏洞（如Qdrant路径遍历漏洞）。
3. 数据内容审计：定期检测异常向量（如投毒数据）。
4. 自动化监控：建立API操作异常告警机制。

总的来说，向量数据库作为LLM核心基础设施，其默认无认证机制的特性导致数据泄露与投毒风险突出，需通过强制访问控制和持续监控降低风险。云服务商及企业应优先关注API安全配置与漏洞修复。