LogicPoison：针对图检索增强生成的逻辑攻击

基于图的检索增强生成（GraphRAG）通过结构化知识图谱提升大模型推理能力，虽能抵御传统文本投毒，但其安全性依赖于图的拓扑完整性。本文提出 LogicPoison 攻击框架，不注入虚假内容，而是通过保持类型的实体交换机制，隐式破坏逻辑连接。该方法扰动全局逻辑枢纽以切断整体连通性，并破坏特定查询的推理桥梁以阻断多跳推断路径，从而将有效推理重定向至死胡同。实验表明，该攻击能有效绕过防御，显著降低系统性能且具备高隐蔽性。