信息检索 (IR) 中的对抗性查询是故意设计的，目的是混淆或误导检索系统。为了处理这样的查询，IR系统通常依赖于可以检测和减轻可疑模式的鲁棒排名和过滤技术。这可能涉及使用经过训练的深度学习模型来识别对抗性操纵或根据已知的攻击模式过滤掉异常查询。
另一种策略是在搜索结果中引入冗余和多样性，确保系统对特定的对抗性操作不那么敏感。通过对多个不同来源进行排名或使用集成方法，IR系统可以减少对抗性查询对整体结果质量的影响。
此外，对IR模型进行持续监控和重新训练，在训练过程中结合对抗性示例，可以帮助提高其对一段时间内的对抗性攻击的抵御能力。