本文针对检索增强生成（RAG）流水线中广泛使用的分层可导航小世界（HNSW）向量数据库，揭示了软删除操作的严重安全隐患。当用户请求删除数据时，系统通常仅将记录标记为已删除，而实际嵌入在磁盘上保持不变，这违反了GDPR第17条和HIPAA等数据擦除与保留法规。作者在三个HNSW实现上验证，通过直接访问存储层的原始索引文件（绕过API）即可物理恢复已删除的向量。利用无需领域微调的Vec2Text反转模型，在多个真实数据集上展示了该漏洞：在维基百科在世人物数据集（BLP）上成功恢复25.5%的准确人名和46.4%的地理位置（ROUGE-L 0.185）；在高度结构化的敏感数据（NIH Synthea数据集）上，患者年龄和性别的恢复率达到100%（ROUGE-L 0.290）；在软删除的图像嵌入上，组织病理学切片的组织分类准确率为100%（p=1.02e-07），面部嵌入的top-1身份恢复率达99%（p<0.01）。作为防御，本文提出了Epoch密钥轮换机制：对向量进行加密，删除时丢弃密钥。该机制将观察到的PII恢复率降至0%，处理500个已删除向量仅需2.5毫秒（约0.005毫秒/条），并生成ECDSA签名的加密证明作为删除事件的可审计记录。本研究适合向量数据库开发者、RAG系统构建者、隐私合规工程师以及关注数据持久性安全的研究人员阅读。