探寻东方魅力：探索久久久国模，演绎古典韵味与现代风采的完美融合: 黑暗中的光明，难道不值得被发现？，: 令人关注的案例，你是否想要了解每个细节？
小标题：探寻东方魅力：久久久国模的古典韵味与现代风采
中国，这个有着五千年历史和丰富文化底蕴的国家，在世界的舞台上呈现出一幅生动而多元的文化画卷。其中，镶嵌在这一画卷中的一颗璀璨明珠——久久久国模，以其独特的民族风情、深厚的历史底蕴和精湛的艺术技艺赢得了广大观众的喜爱和尊重。
久久久国模，又名久久久时装模特学校，是全球领先的模特培训机构之一，其创办于1976年，至今已有40多年的历史。作为中国模特界的重要组成部分，久久久不仅是中国最具影响力的模特教育机构，更是中国时尚产业的重要推动者。它以丰富的教学内容、专业的教师团队、先进的培训设施和严格的管理制度，为中国乃至世界模特艺术的发展提供了强有力的支持和保障。
久久久国模以其深厚的古典韵味和现代风采，将中华传统文化与国际流行趋势进行了完美融合。久久久国模坚持以传承和弘扬中华民族优秀传统文化为己任，坚持“艺术源于生活，高于生活”的理念，通过各种形式，如表演艺术、文化活动、展览展示等，深入挖掘并展现中国的传统艺术元素，如剪纸、书法、京剧、茶艺等，使之在现代社会焕发新生，成为了一种新的审美标准和艺术表现方式。
久久久国模以国际化视野，吸收了大量来自世界各地的优质模特资源，引入国际化的专业教育体系和管理机制，使我国模特教育事业实现了从封闭走向开放、从传统走向现代的转变，具有鲜明的国际性特征。久久久还积极倡导全球化视野下的“多元包容”，鼓励模特们突破地域限制，勇于创新，展现出跨文化交流的魅力，为国际模特界的交流与发展做出了重要贡献。
久久久国模以高度的专业性和敬业精神，对模特们的训练要求严格，注重综合素质的培养和技能的提升，引导他们树立正确的价值观和人生观，塑造出既有传统韵味又具现代风采的高品质模特形象。久久久还始终坚持以人为本，关注模特们的身心健康，提供全方位的人文关怀和支持，努力营造一个充满活力、积极向上的学习和成长环境，使得每一位模特都能在这里实现自我价值，绽放光彩。
久久久国模以其独特的民族风情和深厚的历史底蕴，成功地将传统的古典韵味与现代的现代风采相结合，形成了一幅既富有中国特色又符合国际潮流的模特文化艺术盛宴。这不仅是对中国模特艺术的一次深度诠释和开拓，也是对中华优秀传统文化的一次创造性转化和创新性发展，对于推广和传播中国文化，提高国际影响力，促进全球文化交流和繁荣发展，都起到了重要的作用。在未来的发展道路上，久久久国模将继续秉承“以人为本、追求卓越”的发展理念，致力于培养更多具有独特个性和高素质的模特人才，用他们的才情和魅力，共同描绘和演绎东方的魅力，让全世界的人都能感受到中国文化的魅力和力量。
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