近年、大規模言語モデル（LLM）の実用化において、外部知識を参照する**RAG（検索拡張生成）**は不可欠な技術となりました。しかし、その「外部知識を参照する」という仕組み自体が、新たなセキュリティホールになることが明らかになっています。
2024年に発表され、トップクラスのセキュリティ会議 USENIX Security 2025 に採択された論文 『PoisonedRAG: Knowledge Corruption Attacks to Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models』 は、RAGシステムに対する「知識汚染（データポイズニング）」の脆弱性を体系的に指摘した極めて重要な研究です。
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