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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种面向RAG应用的上下文投毒攻击防御方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121234911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511783660.6，技术领域涉及：G06F40/211；该发明授权一种面向RAG应用的上下文投毒攻击防御方法是由张术洵;李平;钟原;张韵设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向RAG应用的上下文投毒攻击防御方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向RAG应用的上下文投毒攻击防御方法，涉及RAG技术领域，包括：输入目标查询语句，对目标查询语句进行检索得到多个上下文信息；取检索到的上下文信息中的代表句，对潜在恶意模板簇进行识别并滤除；大语言模型按照现有上下文信息给出所有候选答案，计算所有上下文对于不同候选答案的对数概率，将对数概率去除大语言模型本身参数知识的影响后得到所有上下文对不同候选答案的支持度，对数概率向量整体作为上下文对于候选答案的支持度分布情况；通过逻辑回归模型从上下文对于候选答案的支持度分布情况中识别单条有害信息，从而过滤错误答案；本发明提出的攻击防御方法能够防御多条恶意文本集中注入和少数恶意文本稀疏注入。

本发明授权一种面向RAG应用的上下文投毒攻击防御方法在权利要求书中公布了：1.一种面向RAG应用的上下文投毒攻击防御方法，其特征在于，包括如下步骤: S1.输入目标查询语句，RAG应用中的检索器对目标查询语句进行检索得到多个上下文信息； S2.将检索到的段上下文信息按照句子层级进行切分，计算每个句子和目标查询语句间的相似度得分，取出每段上下文信息中与目标查询相似度得分最高的句子作为该段的代表句；对所有段落的代表句集合进行聚类操作，对潜在恶意模板簇进行识别并滤除； S3.大语言模型按照现有上下文信息给出所有候选答案，计算所有上下文对于不同候选答案的对数概率，将对数概率去除大语言模型本身参数知识的影响后得到所有上下文对不同候选答案的支持度，对数概率向量整体作为上下文对于候选答案的支持度分布情况； S4.通过逻辑回归模型从上下文对于候选答案的支持度分布情况中识别单条有害信息，从而过滤错误答案； 所述S2包括如下步骤： S2.1.将检索到的每段上下文按句子层级切分为，上下文集合为，使用统一的语义编码器将目标查询语句及各句编码为向量、； S2.2.计算每个句子与目标查询语句的相似度得分；公式如下， ；其中，表示每个句子与目标查询的相似度得分； S2.3.从每段中选取余弦相似度最高的句子作为该段的代表句，记其向量为； S2.4.对代表句集合执行基于密度的聚类，得到多个高密度簇和噪声点； S2.5.对每一簇，计算簇内平均相似度，以及和目标查询语句的相关度，公式分别如下， ； ； 其中，和为簇中不同的代表句； 当某一簇同时满足、条件时，将其判定为恶意模板簇，并对其进行过滤处理，由段后续的上下文进行递补填充，其中，表示衡量簇间各文段的稠密程度阈值，表示簇间各文段与目标查询的相似程度阈值。

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