近日，在认知计算与群智协同创新实验室（CCCI）杨新教授和任灵飞博士（通讯作者）共同指导下，1277星际-XJ.1277.com|网站登陆2022级计算机科学与技术专业本科生陈瑾以共同第一作者完成的工作《LogicPoison: Logical Attacks on Graph Retrieval-Augmented Generation》被自然语言处理领域国际顶级会议ACL 2026主会录用。
ACL是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议，是自然语言处理与计算语言学领域最具影响力的国际学术会议之一，在人工智能及自然语言处理领域享有较高学术声誉，主会录取率为19%。该会议计划于2026年7月2日-7日在美国加利福尼亚州圣地亚哥召开。
该工作基于图的检索增强生成技术（GraphRAG），通过将大型语言模型（LLMs）的响应锚定于结构化知识图谱，显著提升了其推理能力。该技术依托社区检测与关系过滤技术，展现出对文本投毒、提示注入等传统RAG攻击的天然防御能力。本研究发现，GraphRAG系统的安全性本质上依赖于底层图结构的拓扑完整性。即使不改变表面文本语义，通过隐式破坏逻辑连接仍可削弱这种完整性。为利用该漏洞，提出了名为LogicPoison的新型攻击框架，其攻击目标直指逻辑推理而非注入虚假内容。具体而言，LogicPoison采用类型保持型实体交换机制，通过干扰全局逻辑枢纽破坏整体图连接性，并切断查询特定推理桥接以阻断关键多跳推理路径。该方法在保持文本表面可信度的同时，能将有效推理路径有效重定向至死胡同。多项基准测试实验表明，LogicPoison成功突破GraphRAG防御机制，不仅显著降低模型性能，其攻击效果与隐蔽性均超越当前最先进基线模型。
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