信息检索 (IR) 系统通过结合输入验证、查询分析和系统加固来处理对抗性查询——旨在利用弱点的恶意或操纵性输入。主要目标是防止攻击者绕过安全措施、提取敏感数据或降低系统性能。为了实现这一目标，IR 系统采用输入清洗、异常检测以及经过训练用于识别恶意模式的机器学习模型等技术。这些方法协同工作，过滤掉有害查询，同时为合法用户保持正常功能。
一种常见的方法是输入清洗，即系统从查询中移除或中和潜在有害元素。例如，如果用户提交包含 SQL 注入尝试的查询（例如，' OR 1=1 --），系统可能会去除特殊字符或使用参数化查询来防止意外的数据库访问。另一层涉及分析查询结构：像 Elasticsearch 或 Solr 这样的系统可以检测到异常高频的请求（表明拒绝服务攻击），并限制或阻止源 IP。机器学习模型，例如在对抗性示例上训练的分类器，可以标记偏离典型用户行为的查询——例如关键词堆砌或语义操纵——并将其路由进行进一步检查。
然而，这些方法也存在权衡。过度激进的输入过滤可能会拒绝合法查询，而异常检测可能产生误报。为了平衡安全性和可用性，许多系统实现了自适应规则。例如，搜索引擎可能允许对拼写错误的词语进行部分匹配，但会阻止包含已知利用模式的查询（例如，过多的通配符如 *）。此外，速率限制和 CAPTCHA 有助于减轻自动化攻击，而不会干扰人工用户。IR 系统还依赖于定期更新其规则集和模型来应对新兴威胁。例如，系统在检测到新的网络钓鱼活动后，可能会更新其恶意关键词黑名单。这些分层防御确保了系统的弹性，同时保持了开发人员对 IR 工具的核心功能期望。