男生女生共同驾驭：「靠逼」软件的双面性与实用性探讨：探索技巧与挑战人性的力量，看似无害的提问，也能偷走RAG系统的记忆——IKEA：隐蔽高效的数据提取攻击新范式揭秘奥拉丁（Origin）骗局！诚意满满的资金盘套路！潼关肉夹馍展台前始终人气爆棚，非遗传承人现场展示精湛的制作技艺，新鲜出炉的肉夹馍香气四溢，引得参观者纷纷排队品尝。
从技术的视角看，「靠逼」软件作为一款以独特方式展示女性力量与魅力的应用程序，其背后隐藏着复杂的人性探讨和双面性特点。在现实生活中，无论是职场、社交还是娱乐等领域，男性和女性都有各自的需求和挑战，而「靠逼」软件正是通过这种方式，让男女用户在展现自我实力的也能够理解并适应各自的性别角色和心理状态。
「靠逼」软件的功能设计强调了个体之间的平等与尊重。在应用程序中，用户可以选择不同的角色扮演模式，如职业女性、独立女性、学霸女性等，这些角色设定旨在帮助用户深入理解不同社会角色的特点和要求，从而更好地提升自身的技能和素质。对于职业女性来说，「靠逼」软件可以提供一套完整的求职策略和实战演练，包括面试技巧、专业技能讲解、项目案例分析等，帮助她们在职场竞争中脱颖而出。而对于独立女性和学霸女性，应用内提供了丰富的学习资源和社交平台，用户可以在游戏中结交志同道合的朋友，分享学习心得，拓展视野，提升自信心。
这种人性化的设计并非没有挑战。在追求成功的道路上，人们常常会被压力、焦虑、嫉妒等因素所困扰，这也反映在「靠逼」软件的操作上。当用户选择角色时，他们需要面对各种各样的挑战，如角色切换带来的心理波动、角色设定带来的认知冲突等。这些压力和挑战可能会引发用户的内心挣扎，甚至产生过度依赖软件的倾向，从而对现实生活产生负面影响。
我们需要看到，「靠逼」软件作为一种工具，其双面性的表现并不只是表面化的功能设计问题，更深层的是如何在满足用户需求的引导用户跨越性别角色的界限，理性地应对现实生活中的种种压力和挑战。
一方面，「靠逼」软件应该鼓励用户主动探索性别角色的认知边界，并通过游戏化的手段促进角色转换和心理调适。例如，应用程序可以设置一定的关卡或任务，让用户在不断完成任务的过程中逐渐理解和接纳自己的性别角色，从而提高他们的自我调节能力和心理韧性。还可以设计一些社交互动环节，如角色扮演游戏、团队协作活动等，通过模拟真实的社交场景，增强用户的真实社交体验，培养他们的沟通能力和社交技巧。
另一方面，我们应该警惕「靠逼」软件可能引发的心理依赖现象。过度依赖软件可能导致用户忽视现实生活中的人际关系、人际交往能力等方面的发展，从而影响他们在真实世界中的生存和发展。开发者在设计软件的应该注重其教育性和辅助性，引导用户形成正确的性别角色认知，学会在不同场合下灵活应对，而非过分依赖软件进行替代。
「靠逼」软件作为一种新型社交工具，其双面性在某种程度上反映了现代社会中男女性别差异的复杂性和挑战性。只有正确理解和接受这种差异，才能使男性和女性在使用过程中实现相互支持、相互包容，共同驾驭「靠逼」软件，实现个性化的人生价值和全面发展。我们需要加强对「靠逼」软件的社会评价和监管，既要关注其技术创新和用户体验，也要关注其潜在的心理风险和伦理问题，为塑造一个真正公平、公正、合理的双性共治的社会环境做出积极贡献。
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
讲到奥拉丁（Origin）啊，无论从收益承诺、运作模式、技术安全性，还是合规性等多方面均存在明显的资金盘套路，其合法性遭受严重质疑。
它特别喜欢拿"暗网出身"当卖点，张口闭口就说自己背景神秘、安全性无敌。
说实话，这种营销套路就跟夜市小贩吹嘘"祖传秘方"一个性质——听着唬人，实际经不起推敲。
他们创始人还 学中本聪玩神秘，自称"暗网元老"躲在幕后，搞得跟武侠小说里的世外高人似的。
技术上确实用了Tor这些匿名工具，隐私保护是比普通项目强点，但暗网这地方本来就是灰色地带，既能保护隐私，也方便洗钱跑路。
匿名性就像不带牌照的摩托车，飙车是爽了，翻车了连人都找不着。
再看它的发展速度，简直跟打了激素似的。
2023年9月在国外官媒宣发，2024年3月7号国内正式上线，之后发展速度惊人。