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Technik · Datenvergiftung

RAG-Vergiftung

Kuratiert von Gökhan Köse, Herausgeber · zuletzt geprüft 5. August 2026

Präparierte Dokumente werden so gestaltet, dass sie für bestimmte Nutzerfragen sicher in die Top-Treffer der Vektorsuche gelangen und dort ihre Anweisungen ausspielen.

Fachbegriff (EN)
RAG Poisoning / Retrieval-Augmented Generation Poisoning
Kategorie
Datenvergiftung / Indirekte Injektion
OWASP-Klassifikation
LLM01 · LLM04 Data and Model Poisoning · LLM08 Vector and Embedding Weaknesses
Angriffsziel
Die Vektorsuche einer RAG-Pipeline
Präparations-Methode
Dokumente mit hoher Embedding-Ähnlichkeit zu erwarteten Nutzerfragen, versehen mit eingebetteten Anweisungen
Wirkung
Präparierte Dokumente landen in den Top-K-Treffern und spielen ihre Anweisung im Kontext aus
Angriffsoberfläche
Öffentliche Wissensbasen (Wiki, Confluence, SharePoint mit External Sharing), Support-Ticket-Import, User-Uploads
Verwandte Technik
Suchmaschinen-Vergiftung · Gespeicherte Prompt Injection
Wirksamste Gegenmaßnahme
Provenienz-Tracking pro Chunk + Trust-Tiers je Datenquelle + Spotlighting beim Einfügen in den Kontext
Risiko-Einstufung
Risiko hoch Hoch — trifft unbestimmt viele Nutzer, skaliert mit dem Index

RAG-Vergiftung (englisch „RAG Poisoning / PoisonedRAG") gehört zur Kategorie Datenvergiftung und ist eine der dokumentierten Techniken der Prompt Injection gegen Sprachmodelle. Der Eintrag beschreibt das Wirkprinzip, damit Betreiber ihre Systeme prüfen und absichern können; eine Übersicht aller Verfahren steht im Techniken-Verzeichnis. Im Risikokatalog OWASP LLM Top 10 fällt die Technik unter LLM09: Schwächen in Vektoren und Einbettungen.

Funktionsweise

  • Der Text wird auf semantische Nähe zur Zielfrage optimiert.
  • Der Retriever wählt ihn aus, das Modell übernimmt seinen Inhalt als Fakt.
  • Die Autoren zeigen hohe Erfolgsquoten mit sehr wenigen eingeschleusten Dokumenten.

Risiko

Risiko hoch Die praktische Gefährdung produktiver Systeme wird für diese Technik als hoch eingestuft. Maßgeblich dafür sind die Rechte der betroffenen Anwendung: Je mehr eine LLM-Anwendung lesen, senden oder ausführen darf, desto größer ist der Schaden, den eine einzelne eingeschleuste Anweisung anrichten kann. OWASP führt den zugehörigen Risikobereich als LLM09 — Schwächen in Vektoren und Einbettungen.

Schutz

Keine Einzelmaßnahme verhindert diese Technik vollständig. Wirksam ist gestaffelte Absicherung, bei der jede Schicht davon ausgeht, dass die vorherige versagt:

  • Nur kuratierte, herkunftsgeprüfte Quellen indexieren.
  • Zugriffsrechte auch auf Chunk-Ebene durchsetzen.
  • Abgerufene Passagen vor der Übergabe an das Modell prüfen und kennzeichnen.

Ausführlich behandelt der Bereich Schutz vor Prompt Injection die einzelnen Maßnahmen; passende Werkzeuge listet das Werkzeug-Verzeichnis.

Verwandte Techniken

  • Indirekte Injektion

    Gespeicherte Prompt Injection

    Die Anweisung wird dauerhaft in einem Datenspeicher abgelegt — Vektordatenbank, Wissensbasis, Profilfeld — und wirkt bei jedem künftigen Abruf erneut, auch auf andere Nutzer.

    Risiko hoch
  • Indirekte Injektion

    Indirekte Prompt Injection

    Die Anweisung stammt nicht vom Nutzer, sondern aus Inhalten, die das System selbst lädt — Webseiten, Dokumente, E-Mails. Der Angreifer muss nie mit der Anwendung interagieren.

    Risiko hoch
  • Indirekte Injektion

    Vergiftung von Suchergebnissen

    Angreifer stellen Webseiten ins Netz, deren sichtbarer Inhalt für Menschen belanglos ist, die aber gezielt Anweisungen für Agenten enthalten, die diese Seiten über die Websuche abrufen.

    Risiko hoch

Quellen

  1. RAG-Vergiftung — Primärquelle: https://arxiv.org/abs/2402.07867

Dieser Eintrag erklärt das Prinzip zu Verteidigungszwecken. Er enthält bewusst keine einsatzfertigen Angriffs-Payloads gegen konkrete Systeme (siehe redaktionelle Grundsätze).