朱竹清绝美裸身大尺度图：被强♂漫画虐爆尺度，惊羡世人目光!: 令人惊悚的案例，背后隐藏着多少真相？，: 重要时刻的表达，言论背后真正的意义又是什么？
下列是一篇以朱竹清为主角的关于她的绝美裸身大尺度图的描绘：
标题：朱竹清裸身大尺度图：被强♂漫画虐爆尺度，惊羡世人目光！
朱竹清这个名字在中国文化中具有着独特的地位。作为中国现代著名女演员和模特，在她的一生中，无论是凭借在电影中的精彩演绎还是在时尚界的出色表现，她都以其独特的魅力和才华赢得了大众的喜爱和尊敬。
朱竹清的艺术生涯并非一帆风顺。在出道之初，她的形象并没有得到广大观众的认可，一度被认为是性感而缺乏演技的争议人物。随着时间的推移和磨砺，朱竹清逐渐摆脱了过去的阴影，开始探索自己的演艺之路，并且在作品中展现出了更为丰富的角色和更加深刻的情感表达。
其中，她的一部由知名漫画家强♂创作的漫画作品《神雕侠侣》中的裸身形象尤为引人注目。在这部作品中，朱竹清扮演了一个名为“小龙女”的女子，她有着娇俏美丽的外表和曼妙的身体曲线，但与此她的内心世界却充满了痛苦与挣扎。这些大胆的裸露场景，使得她在画面中呈现出一种强烈的反差感，仿佛在告诉观众，真正的美丽不仅在于外在，更在于内心的坚韧和情感的深度。
这种裸身大尺度图的描绘，不仅展现了朱竹清独特的人格魅力和艺术天赋，也引起了人们的广泛关注和热议。许多网友评论道：“朱竹清的裸身造型宛如一位刚从画布上走出来的女神，她的身体线条流畅、柔美，那种强烈的视觉冲击力让人无法抗拒。”、“她的裸体就像是大自然的赐予，既有女性的魅力，又有力量感，这样的视觉盛宴让人感叹世间真是奇妙无比。”
对于朱竹清的裸身大尺度图，也有许多人持不同的看法。有人认为这是对朱竹清形象的一种颠覆和挑战，是对传统性别观念和审美标准的一种质疑。他们指出，朱竹清的裸身造型并非为了追求感官刺激和迎合市场的需求，而是出于对角色塑造和故事讲述的独特要求。在这种情况下，朱竹清的裸身并不是简单的裸露，而是一种艺术创新和表达个人风格的方式。
朱竹清的裸身大尺度图以其独特的艺术形式和深刻的内涵，展现了其在影视圈和时尚界的重要地位和影响力。这种大胆而又引人入胜的表现方式，既体现了朱竹清的个性魅力和艺术才能，也为人们带来了全新的视角和思考。对于朱竹清而言，这不仅仅是一部作品，更是她对自己生活态度和艺术追求的一次生动诠释，值得我们深入探讨和欣赏。
本文作者分别来自新加坡国立大学、北京大学与清华大学。第一作者王宇豪与共同第一作者屈文杰来自新加坡国立大学，研究方向聚焦于大语言模型中的安全与隐私风险。共同通讯作者为北京大学翟胜方博士，指导教师为新加坡国立大学张嘉恒助理教授。
本研究聚焦于当前广泛应用的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统，提出了一种全新的黑盒攻击方法：隐式知识提取攻击 (IKEA)。不同于以往依赖提示注入 (Prompt Injection) 或越狱操作 (Jailbreak) 的 RAG 提取攻击手段，IKEA 不依赖任何异常指令，完全通过自然、常规的查询，即可高效引导系统暴露其知识库中的私有信息。
在基于多个真实数据集与真实防御场景下的评估中，IKEA 展现出超过 91% 的提取效率与 96% 的攻击成功率，远超现有攻击基线；此外，本文通过多项实验证实了隐式提取的 RAG 数据的有效性。本研究揭示了 RAG 系统在表面「无异常」交互下潜在的严重隐私风险。
本研究的论文与代码已开源。
总述
大语言模型 (LLMs) 近年来在各类任务中展现出强大能力，但它们也面临一个核心问题：无法直接访问最新或领域特定的信息。为此，RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统应运而生——它为大模型接入外部知识库，让生成内容更准确、更实时。
然而，这些知识库中往往包含私有或敏感信息。一旦被恶意利用，可能导致严重的数据泄露。以往的攻击方式多依赖明显的「恶意输入」，比如提示注入或越狱攻击。这类攻击虽然有效，但也有着输入异常、输出重复等典型特征，容易被防御系统识别和拦截。
图1: 使用恶意查询进行逐字信息提取与使用良性查询进行知识提取 (IKEA) 之间的对比
为突破防御机制对现有提取攻击的限制，本文提出了一种全新的隐式知识抽取框架：IKEA (Implicit Knowledge Extraction Attack)。该方法不依赖任何越权指令或特异化提示语，而是通过自然、常规的查询输入，逐步引导 RAG 系统暴露其内部知识库中的私有或敏感信息。IKEA 的攻击流程具备高度自然性与隐蔽性。
其核心步骤包括：首先，基于已知的系统主题构建一组语义相关的锚点概念 (Anchor concepts)；随后，围绕这些概念生成符合自然语言习惯的问题，用于触发系统检索相关文档；最终，通过两项关键机制对攻击路径进行优化与扩展：
上述机制协同工作，使得攻击过程在保持输入自然性的同时，能够在多轮交互中高效提取 RAG 系统所依赖的外部知识内容。实验证明，IKEA 可在常规输入检测与输出过滤等防御机制下维持高成功率与提取效率，展现出强大的鲁棒性与现实威胁潜力。
方法概览：如何实现「看似正常」的提问？
具体而言，IKEA 首先从与系统主题相关的概念词中筛选出可能有效的锚点概念，并结合历史响应信息过滤无关或无效的概念。
锚点概念数据库的初始化如下：
随后，系统围绕这些锚点概念自动生成语义自然、表达通顺的问题，引导 RAG 返回内容丰富的答案，从而在多轮交互中不断扩大对隐私知识的覆盖。这种策略使攻击过程更加隐蔽，难以被传统检测手段发现。下文给出了「良性」问题的具体生成方式：
该方法设计了两项关键机制以确保知识提取效率：
经验反思采样 (Experience Reflection Sampling)
每个候选锚点概念的采样概率由如下惩罚得分函数定义：
最终的采样概率为：
可信域有向变异 (Trust Region Directed Mutation)
图 2: (左) IKEA 整体流程图；(右) TRDM 示意图
其中：
实验结果：IKEA 的提取效率远超基线方法
研究团队在三个不同领域数据集 (医疗-HealthCareMagic100k、小说-HarryPotter、百科-Pokémon) 上测试了 IKEA 攻击效果。以下是 IKEA 与其他攻击方法在「无防御」、「输入检测」、「输出过滤」三种防御策略下的比较：
表 1: 在三种数据集上不同防御策略下的攻击效果对比分析
提取知识是否「有用」？
研究团队围绕知识有效性开展了两类实验：其一，评估提取出的知识在对应文档相关的问答任务中的表现；其二，评估在有限轮次攻击下所提取知识对完整知识库的覆盖与支撑能力。实验结果表明，IKEA 不仅能够高效提取 RAG 系统中的信息，而且所提取的知识在问答任务中展现出良好的实用性，其性能接近于使用原始知识库时的表现。
图 3: 在三种不同知识库设定下的选择题 (MCQ) 与问答 (QA) 任务结果对比
表 2: 在不同防御与不同基线下提取的知识作为参考的选择题与问答任务结果对比
表 3: 基于不同攻击方法提取数据构建的 RAG 系统在完整知识库上的评估结果
总结