神里绫华：隐藏身世之谜！揭开她掀起的神秘副乳真相：一场关于身份与力量的探险之旅: 突破常规的报道，是否会给你带来新的启发？，: 回顾历史的教训，未来我们该如何总结？
《神里绫华：隐藏身世之谜》
神里绫华，这个拥有着璀璨金色长发、优雅身姿和深邃眼神的女孩，在《Eldorado》这款由华纳兄弟制作的精美角色扮演游戏中，以其独特的魅力和丰富的人物设定成为了玩家们心中的焦点。尽管她以华丽的外表和超凡的实力赢得了众人的喜爱，但她的故事并非完全透明，其身世之谜也引人入胜。
在《Eldorado》的世界中，绫华的身份是皇族千金，自幼便被赋予了成为国家贵族的重任。随着游戏剧情的发展，我们逐渐发现，绫华的过去并不简单。她并非出身高贵的家庭，而是被一个神秘家族收养并培养，这个家族与皇室有着深深的渊源。为了保护自己的家族秘密和防止外敌入侵，他们被迫将绫华送到了日本的某个偏远地区进行训练，这使得绫华的童年充满了神秘和不安。
绫华在神秘家族的严格教育下，逐渐磨砺出了非凡的力量和智慧。她的体格坚韧，身手敏捷，如同一只鹰般在丛林间穿梭，而在战斗中更是展现出过人的冷静和决心。这种强大并不能掩盖绫华内心深处对知识和权力的渴望。她在暗中研究皇室的历史，试图找出家族的秘密，甚至通过各种手段想要摆脱家族的束缚，最终选择了自己追求自由的道路。
这一决定并未得到家族的认同和支持。他们认为，身为皇族千金，只有继承家族的荣誉和权利，才能实现真正的成功。而面对绫华的独立思考和追求自由的心声，家族成员开始对她产生怀疑，认为她可能已经预见到家族未来的困境，并因此做出了背叛家族的决定。
于是，一场关于身份与力量的探险之旅开始了。绫华开始深入探寻家族的秘密，寻找可能的线索和证据，同时也在寻找自我，理解自己的价值和意义。在这个过程中，她遭遇了许多困难和挑战，包括来自外界的威胁和内心的挣扎。但她从未放弃，始终坚持下去，因为她坚信，只有了解自己的过去，才能更好地面对未来，找到属于自己的命运。
最终，绫华在一次重要的任务中找到了家族的关键信息，揭示了家族的真实面貌。她用自己的经历和感悟，解开了家族的谜团，也揭露了家族的罪行。而与此她也赢得了大家的信任和尊重，成为了皇族的一员，同时也找回了自己的真实身份和自由意志。她的冒险旅程告诉我们，真正的力量并不是来自于外部的强大力量，而是来源于内心的勇气和信念，只有深入了解自己，才能真正掌握自己的命运。
《神里绫华：隐藏身世之谜》是一部关于人物成长、身份转变和信仰追寻的故事，它通过丰富的故事情节和生动的角色塑造，展现了绫华作为一个女子的坚韧不拔和勇敢追求真理的精神风貌。无论你是喜欢华丽的角色扮演，还是喜欢深入探讨人性和命运的探秘，这部作品都能给你带来一种别样的体验和启示。
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