向量資料庫與 Embedding 的安全議題

查核資訊： 本文於 2026-08-12 完成查核。查核範圍包括 OWASP LLM09:2026 Vector and Embedding Weaknesses、Ollama Embed API、Qdrant Filtering 與 Qdrant Fundamentals，另以 Text Embeddings Reveal (Almost) As Much As Text 和 PoisonedRAG 核對向量反推及檢索投毒相關敘述。本文的 20-run 合成實驗結果已凍結於公開的 Day 17 checkpoint。

上一篇把來源狀態和衍生 corpus 分開檢查。實驗證明，即使污染文件已撤銷，只要 corpus 尚未重建，模型仍會讀到舊內容。上一篇刻意不使用 Embedding，將另一個常被混為一談的問題留到本文：文件進入 corpus 後，向量檢索如何決定哪些內容要交給模型？

簡單來說：相似度只能判斷哪個 chunk 最符合查詢，不能判斷使用者是否有權讀取該 chunk。

Chunk 是系統將原始文件切分後得到的最小檢索單位。同一份文件可以切成多個 chunk，每個 chunk 都有對應的向量、來源與權限中繼資料（metadata）。

在共享系統中，租戶（Tenant）代表需要彼此隔離的客戶、組織或工作空間。每位使用者只能查詢所屬租戶的資料。

系統必須使用兩道獨立閘門，分別處理「使用者是否有權讀取」與「哪個 chunk 最符合查詢」。授權閘門先排除使用者無權讀取的 chunk，相似度閘門再對合格的 chunk 排名。先搜尋整個共享索引，再由應用程式層刪除其他租戶的結果，或直接把相似度分數（similarity score）當成信任分數，都可能破壞原有的資料隔離邊界。

Embedding 把語意變成座標，不會把資料變成無害數字

Embedding 模型會把文字映射成固定維度的數值向量。同一個編碼器（encoder）分別處理查詢與文件後，檢索器就能用餘弦相似度（cosine similarity）比較兩個向量的方向有多接近。分數越高，通常表示兩段文字在該模型的向量空間中越相似。本文使用 768 維向量，也就是用 768 個數值共同表示每段文字；單一數值沒有可以獨立閱讀的固定語意。

餘弦相似度分數（cosine score）不是正確率，也不能代表模型信心或內容可信度。本文只比較相同編碼器、查詢與索引設定下的分數；不同模型或索引設定產生的分數不能直接比較。

向量資料庫會保存向量、chunk ID 與附加的中繼資料（payload metadata），並提供相似度搜尋。Payload 可以記錄 tenant_id、來源版本、權限範圍與信任層級。Qdrant 官方 filtering 文件說明，Qdrant 查詢可以使用 must、should、must_not 等條件限制候選 point。

Top-k 是取排名前 k 名，不是設定信任門檻

Top-k 中的 k 代表檢索器要取回幾個結果。假設三個合格 chunk 的餘弦相似度分數依序為 0.82、0.76、0.61，top_k=1 只取回分數為 0.82 的第一名；top_k=2 則取回前兩名，再把這兩個 chunk 交給後續模型使用。

Top-k 只決定「取幾段」，不保證入選分數夠高，也不判斷內容是否正確、是否可信，或使用者是否有權讀取。即使所有 chunk 與查詢的相似度都很低，top_k=1 仍會取回排名第一的 chunk。k 越大，檢索器通常能涵蓋更多可能相關的內容，但也會增加雜訊、token 成本，以及惡意內容進入模型上下文（context）的風險。本次實驗固定 top_k=1，只是為了清楚呈現每組候選集合最後選到哪個 chunk，不代表正式環境都應設為 1。

我用四組實驗檢查這兩道閘門。每組先使用真實的 embeddinggemma:latest 產生 768 維向量，再分別使用自行計算的精確餘弦相似度（exact cosine）與 Qdrant 記憶體內 collection 排名。結果很清楚：沒有 tenant filter 時，跨租戶文件成為 Top-1；加入 filter 後，跨租戶文件失去候選資格。同租戶污染文件則符合相同的 filter 條件，並因為更符合查詢而排在乾淨政策前面。每組固定檢索結果後，再各生成五次；五次生成都沿用同一個 Top-1。

租戶篩選條件（tenant filter）能阻擋跨租戶檢索，但不能阻擋已經進入同租戶索引的污染內容。

這裡最容易出現三個錯誤直覺：

• 數字不等於匿名化。 Embedding 仍可能保留足以推論原文或成員關係的資訊。
• 相似不等於可信。 攻擊者可以把未經核准的文字寫得很像目標查詢，讓內容更容易被取回。
• Metadata 不等於授權。 向量資料庫的資料點（point）具有 tenant_id，只代表標籤存在。如果伺服器端查詢（server-side query）沒有強制套用 filter，單有標籤也不會形成資料隔離。

OWASP LLM09:2026把向量與 Embedding 層視為應用程式的信任邊界（trust boundary），並列出跨租戶洩漏、Embedding 反推（Embedding inversion）、檢索階段投毒（retrieval-time poisoning）、檢索干擾（retrieval jamming）、成員推論（membership inference），以及語意快取與去重複投毒（semantic cache／deduplication poisoning）。這類風險直接利用向量幾何與搜尋機制；攻擊者甚至不必在文件中加入提示注入（Prompt Injection）指令。

兩道獨立閘門不能合併成一個分數

多租戶 RAG query 應依照以下安全順序執行：

已驗證的使用者身分
  → server 端根據身分推導 tenant／ACL 範圍
  → 在向量查詢中強制套用 filter
  → 只對合格的 chunk 計算相似度並選出 Top-k
  → 記錄 selected ID／來源／租戶
  → 將選取的內容交給模型

授權閘門根據可信主體（principal）、租戶、資源與動作決定可讀範圍；相似度閘門則根據查詢向量（query vector）、文件向量（document vector）、距離指標（distance metric）與 Top-k 排名。兩道閘門可以在同一次向量查詢（vector query）中完成，但不能因此把權限簡化成「分數夠高就能看」。兩道閘門的執行有先後邏輯，不代表系統一定要呼叫兩次 API。Qdrant 篩選條件可以在同一次查詢中，先把不符合授權條件的資料點排除在候選集合外。

即使系統沒有直接回傳受保護內容，回傳筆數、回應時間、分數差異或結果缺口仍可能暴露資料是否存在，形成側通道（side channel）。先搜尋完整索引，再從 Top-k 中移除不屬於目前租戶的結果，不等於事前限制候選集合。其他租戶的資料已經參與排名；刪除結果後若未補足 Top-k，該使用者取得的結果可能減少，檢索品質也會下降。OWASP 也建議將租戶範圍（tenant scope）納入索引查詢（index query），並由伺服器驗證，不要等到檢索完成後才過濾。

向量查詢中的篩選條件不能取代內容完整性審核。污染文件如果已經帶有目前租戶的標籤，授權閘門就會依規則讓污染文件進入候選集合。相似度閘門接著只負責判斷哪個 chunk 更符合查詢，不會判斷 chunk 是否經過審查者（reviewer）核准。

實驗把跨租戶與同租戶污染放進同一個矩陣

正式實驗使用三份專為測試建立的虛構政策文件，不含任何真實客戶資料：

• Tenant Alpha 的乾淨政策：Enterprise Plus 退款期限 30 天
• Tenant Alpha 未經審核的污染政策：退款期限 180 天，文字刻意貼近查詢
• Tenant Beta 的政策：退款期限 365 天，文字也刻意貼近查詢

四種情境（scenario）都使用同一個查詢：What is the Enterprise Plus refund request window in days?。每組固定 top_k=1 與 chunking=paragraph-v1，並使用亂數種子（seed）1111–1115 和 temperature=0.7 各生成五次，因此共有 20 個執行單位（run unit），也就是 4 組情境各執行 5 次。

Ollama Embed API 可以接受單一文字或文字陣列。本次實驗程式（runner）一次將查詢與該組所有 chunk 送往本機 /api/embed，並將 truncate 設為 false，避免 API 未告知便截斷過長輸入。實驗程式接著驗證 Embedding 模型的名稱、完整模型摘要值（digest）、向量數量與維度，並確認每個向量值都是有限數。

取得向量後，實驗程式會使用兩種方式排名：

1. 使用 Python 逐一計算查詢與每個合格 chunk 的精確餘弦相似度，不使用近似索引。
2. 建立 QdrantClient(":memory:")，再建立採用餘弦距離（cosine distance）的 collection，並於 Qdrant 查詢中套用相同的 tenant_id 篩選條件。

Qdrant 官方將 :memory: 定位為適合小量本機實驗的模式。本次以精確餘弦相似度作為小型 corpus 的參考排名，再確認 Qdrant 是否選出相同的 Top-1。實驗未啟動 Qdrant 伺服器，也未建立正式環境使用的 HNSW 索引；HNSW 使用近似最近鄰搜尋換取速度。本次實驗也不測持久化與效能。

精確餘弦相似度與 Qdrant 使用相同向量，但兩者的浮點表示和運算路徑可能產生微小差異。實驗程式只有在選取的資料 ID（selected ID）完全相同，且分數差異不超過 1e-5 時，才會將選取的內容送給聊天模型（chat model）。

事前預測：filter 擋跨租戶，不擋同租戶污染

在正式執行 20 個執行單位前，我先將測試資料（fixture）、模型完整摘要值、實作與測試固定在實驗程式 commit 605c2a2，並在同一個 commit 留下以下預測：

本次矩陣不測試複雜的投毒最佳化（poisoning optimization）。本文所稱貼近查詢的虛構測試資料（query-shaped synthetic fixture），是刻意重複固定查詢措辭與語意的虛構文件。這類測試文件沒有經過對抗性最佳化（adversarial optimization），只用來隔離兩道閘門的行為。PoisonedRAG研究如何最佳化惡意文字，使惡意文字同時滿足檢索條件（retrieval condition）與生成條件（generation condition），並涵蓋大型 corpus 與不同的攻擊者知識（attacker knowledge）。本次實驗未重現這類攻擊，因此不能套用該論文的成功率。

二十次結果：授權集合改變了排名，沒有修復污染

公開的 Day 17 checkpoint收錄清理後的完整驗證資料（evidence）、測試資料雜湊、分數與人工審閱結果。原始向量、完整模型請求（request）與回應（response）只存放在 Lab 未納入版本控制的原始驗證資料（raw evidence）中。

每種情境的查詢、文件、Embedding 與精確餘弦相似度／Qdrant 分數都固定不變，只有生成使用的亂數種子不同。表中的 5／5 因此表示五次生成都沿用同一個檢索結果，不代表執行了五次獨立的檢索攻擊，也不能當成攻擊成功率。

跨租戶對照最直接。未套用篩選條件時，Beta 文件的餘弦相似度分數是 0.80466538，高於 Alpha 乾淨政策的 0.71602672，因此五次執行都選到 Beta 文件；selected_tenant 欄位也都與 requested_tenant 不符。套用 Alpha 租戶篩選條件後，Beta 文件仍在 corpus 中，但已不具候選資格（eligible=false），也沒有進入模型請求；Alpha 政策因而回到 Top-1。

同租戶對照顯示另一個問題。Alpha 污染文件符合 Alpha 租戶篩選條件，而且餘弦相似度分數 0.78254732 高於乾淨政策，因此五次執行都選到污染文件。租戶篩選條件正確完成「只取 Alpha」的工作。上游來源治理才是失守的邊界，因為未經審核的內容已被標記為 Alpha 資料並寫入索引。

人工審閱 20 則模型回應（assistant response）後發現，模型每次都只能看到一個 chunk，所有回應都依照所選 chunk 中的退款期限作答，也都保留預先放入、用來辨識所選內容的標記（marker）。乾淨政策與已過濾的跨租戶檢索各有五則回應，全部回答 30 天（5／5）；同租戶排名攻擊的五則回應全部回答 180 天（5／5）；未過濾的跨租戶檢索全部回答 365 天（5／5）。

這些數字只描述固定模型、prompt、測試資料與亂數種子下的生成結果。相較於模型回答，判斷兩道閘門行為時更具決定性的證據是篩選資格（filter eligibility）、所選資料 ID、租戶 ID（tenant ID）與雙引擎排名。

Embedding 反推：拿到向量不等於只拿到統計資料

向量欄位看起來不像原文，容易讓人把向量當成風險較低的一般衍生資料。只因肉眼看不懂向量就降低資料敏感度，是過度樂觀的判斷。

Morris 等人在 EMNLP 2023 發表的論文研究文字 Embedding 反推。研究團隊分別為兩個編碼器訓練反推模型。Vec2Text 會反覆重建文字，並為重建結果產生 Embedding。在特定實驗條件下，Vec2Text 能精確重建 92% 的 32-token 輸入，也能從臨床筆記資料還原姓名等資訊。

這個 92% 不能視為適用所有 Embedding、輸入長度與攻擊者的固定洩漏率。Vec2Text 的效果取決於特定模型、資料與攻擊條件；本文沒有對 embeddinggemma 執行反推實驗。工程上應採取較保守的判斷：不能只因為肉眼看不懂向量，就把向量視為去識別化資料。 因此，向量備份（vector backup）、原始向量（raw vector）、Embedding API 存取權與查詢紀錄（query log）應採用接近原始文件的敏感度分級，並納入存取控制、加密、保存期限（retention）與事件通報規劃。

Embedding 碰撞（collision）不是雜湊碰撞（hash collision）

在向量系統中，碰撞通常不是指兩份文件產生逐位元相同的向量，而是應用程式根據距離門檻，將不同輸入判定為「夠像」。這類誤判可能讓語意快取回傳錯誤的快取項目、讓去重複處理流程丟棄合法的新內容，或讓檢索器將經過刻意調整的惡意片段排進 Top-k。

因此，系統不能把相似度門檻（similarity threshold）當成內容身分或授權依據。系統必須依實際 corpus、語言、編碼器與查詢分布（query distribution）校準門檻，還要使用來源 ID、版本、租戶、權限與來源紀錄（provenance）確認資料身分與可用範圍。更換 Embedding 模型或向量維度後，也不應混用新舊向量的分數。

本文沒有實測向量碰撞、語意快取、成員推論或檢索干擾。文中簡要說明這些風險，目的是劃清實驗範圍，避免讀者把本次 Top-1 排名實驗理解成完整涵蓋 LLM09。

正式環境的防線要同時保護授權、來源與向量

實作兩道閘門後，至少還需要下列控制：

1. 由已驗證的使用者身分決定資料範圍（scope）。 伺服器必須根據已驗證的工作階段（session）／存取權杖（token）與存取控制清單（ACL），推導租戶 ID、允許存取的文件 ID（allowed document ID）與信任區域（trust zone），不能直接採用用戶端（client）傳入的篩選條件。
2. 在向量查詢中執行 chunk 層級篩選（chunk-level filtering）。 系統不能先搜尋共享索引，等結果回到應用程式層才過濾。一份文件中也可能只有部分段落屬於機密內容，因此授權粒度必須細到 chunk。
3. 依敏感度選擇隔離強度。 Qdrant 官方文件列出 payload 篩選條件（payload filter）、租戶索引（tenant index）與自訂分片（custom sharding）等多租戶策略。對高敏感資料，系統還可評估使用獨立的 collection（集合）、分片（shard）、叢集（cluster）或信任區域，不能只依賴一個容易漏寫的查詢條件。
4. 用來源治理阻擋同租戶污染。 系統應保存作者（author）、審查者、來源版本（source version）、信任層級（trust tier）、內容雜湊（content hash），以及解析器（parser）、切分器（chunker）與 Embedding 模型的版本。未經核准的來源不得進入正式環境索引。
5. 將向量與服務介面視為敏感資產。 向量儲存系統（vector store）、備份、Embedding 端點與 API 金鑰（API key）都需要相應的保護。存取介面必須執行身分驗證、最小權限與速率限制（rate limit）；儲存資料必須納入加密與保存期限規範。系統也不能無條件向用戶端回傳原始向量或相似度分數。
6. 將來源刪除與撤銷同步到衍生資料。 來源失效後，系統必須在明確期限內讓對應的資料點、快取與複本（replica）失效，並依既定保存期限政策處理備份。系統最後應執行核對查詢（reconciliation query），確認線上索引已不再提供失效內容。
7. 建立固定的安全測試案例。 每次更新編碼器、切分器、篩選條件、索引或重排器（reranker）後，都要重新執行正常案例（known-good）、同租戶污染（same-tenant poison）、未篩選／已篩選跨租戶（cross-tenant unfiltered／filtered）與來源撤銷（revoked-source）案例。驗收時應檢查所選資料 ID、租戶 ID 與請求追蹤紀錄（request trace），不能只看模型的回答文字。
8. 保留可供稽核且受到保護的檢索追蹤紀錄（retrieval trace）。 追蹤紀錄應記錄通過身分驗證的可信主體（authenticated principal）、伺服器推導的資料範圍（server-derived scope）、索引版本（index generation）、所選資料 ID、分數與拒絕原因。紀錄本身也可能暴露某筆資料是否存在，甚至洩漏內容，因此系統必須遮罩敏感欄位並限制存取權限。

Qdrant 官方 FAQ建議在多租戶資料點的 payload 中使用 user_id／tenant_id，也說明限定 collection 範圍的 JWT 權限（collection-scoped JWT permissions）；Qdrant 提供的 payload 欄位與 JWT 權限可以協助實作，但不會自動形成完整的安全政策。應用程式仍須決定誰能核發資料範圍（scope）、哪些欄位可信，以及漏掉篩選條件時系統要安全停止（fail closed），還是查詢完整索引。

這次實驗後不能下的定論

本次實驗中，每組 corpus 最多只有兩個 chunk，攻擊文字直接貼近固定查詢。實驗只使用單一 768 維編碼器、單一聊天模型、餘弦相似度、Top-1 與 Qdrant 本機模式。即使精確餘弦相似度與 Qdrant 的結果一致，也不能推論大型 HNSW 索引、量化（quantization）、分散式複本（distributed replica）、混合搜尋（hybrid search）或重排器會得到相同排序。

五個亂數種子不能用來估計檢索成功率，因為同組的 Embedding 與排名結果固定不變；五次執行只用來觀察生成結果（generation）的變化。本次實驗也沒有測試真實攻擊者如何取得寫入權、payload 遭偽造的機率、篩選條件側通道、Embedding 反推、向量碰撞、檢索干擾、成員推論或跨模態向量（cross-modal vectors）。

四種情境對照只直接支持一項結論：相似度排名與租戶授權是兩道獨立閘門。 租戶篩選條件可以把跨租戶內容排除在候選集合外，但無法取代同租戶內容審核，也無法確保來源紀錄或完整性。

下一篇會把焦點從「模型看見什麼」移到「模型能做什麼」。當 Agent 有權發信、刪除資料或呼叫付款工具時，檢索層選錯內容的後果就不只是一個錯誤答案。若代理權限過大，Agent 可能真的送出信件、刪除資料或完成付款。

參考資料

• OWASP LLM09:2026 Vector and Embedding Weaknesses
• Ollama API — Generate embeddings
• Qdrant — Filtering
• Qdrant — Fundamentals and multitenancy
• Qdrant — Local in-memory semantic search
• Text Embeddings Reveal (Almost) As Much As Text
• PoisonedRAG: Knowledge Corruption Attacks to Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models
• LLM Application Security Lab — Day 17 checkpoint

本文同步刊載於 iThome 鐵人賽。

《LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming》第 17／31 篇

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