【高清动态】美女轻柔揉胸秀风情：展现女性魅力与力量的魅力瞬间: 历史的教训，是否已经被人遗忘？，: 面对面兵戎的局面，未来又该如何展开较量？
关于【高清动态】美女轻柔揉胸秀风情这一主题，我们有幸见证了一场视觉盛宴。在这个充满艺术感的世界里，一幅幅精美的高清动态画面中，一位娇小、曼妙的女子如同一首优美的交响乐，用她的柔情与力量，诠释了女性的魅力与力量的魅力瞬间。
这位女主角，身着一件简约而不简单的设计，她的眼神深邃而含蓄，仿佛能洞察人心。在镜头前，她轻轻拿起一支精致的手工蕾丝手套，熟练地将其套在手中，手指间优雅地滑动，每一处细节都透露出那份独特的匠心独运和对美的极致追求。
当双手轻轻触碰胸部时，她便开始展示那股独特的魅力。随着镜头的推进，她将手臂轻轻地向上抬起，将自己的胸部轻轻揉搓。柔和的动作如诗如画，每一个动作都充满了力量和美感。她的指尖轻轻触摸，乳房像是被轻轻抚摸，柔软而富有弹性，那种微妙的感觉让人仿佛置身于一个温馨的家庭中，感受到生活的甜蜜与美好。
接着，女主角将手慢慢从胸部下方收起，向右侧缓缓滑落，最后停在锁骨的位置，形成了一道优美的弧线。此时，她的胸部已经完全展开，丰满而诱人。镜头下的她，犹如一朵盛开的牡丹，在阳光下散发出迷人的香气，引人注目。
在这些轻柔的动作中，我们可以看到女主角的力量和自信。她的每一次揉捏，都是对自我的肯定；她的每一次旋转，都是对自己身材曲线的赞美。这种力量与美并存的姿态，不仅展现了女性的柔美和魅力，更是一种勇气和自信的表现。她是那么的独特，那么的动人，她的每一刻都在诉说着一种美丽的存在方式——用汗水与力量书写自己独特的美丽篇章。
【高清动态】美女轻柔揉胸秀风情这一主题为我们呈现了一个生动而真实的世界，展现了女性的柔情与力量之美。她的每一个动作，每一个表情，无一不展现出一种自信、美丽和独特的生活态度。这是一场视觉盛宴，让我们感受到了女性的魅力与力量的魅力瞬间，也让我们明白，无论生活如何变化，只要有热爱，有坚持，就一定能够找到属于自己的美丽和幸福。
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