全民参与的日常生活：天天爱，夜夜欢——人人皆可塑造幸福人生: 不容小觑的变化，是否能成为一代人的课题？，: 触动社会神经的问题，难道你准备好讨论了吗？
关于“全民参与的日常生活：天天爱，夜夜欢——人人皆可塑造幸福人生”，这是一个关于现代人们生活方式与幸福感的重要议题。在快节奏、高压力的社会环境中，我们往往忽视了个体如何通过日常生活的点滴来构建和维护幸福。今天我将从“天天爱”、“夜夜欢”两个角度出发，探讨每个人都可以通过参与各种形式的生活方式，实现对幸福人生的塑造。
“天天爱”是生活中的基本需求，它涵盖了对健康、快乐、关爱他人的态度。一个健康的身心是幸福的基础，而热爱生活的态度则能够让我们在生活中找到乐趣、满足和意义。无论是每天早晨起床做瑜伽，享受新鲜空气，还是午后阅读一本好书，品味一份惬意；无论是和家人共享晚餐，倾听彼此的故事，还是周末去公园散步，感受大自然的美好，这些日常活动都是“爱”的体现。通过这些简单的举动，我们可以感受到生活的美好，释放内心的负能量，提升自我价值感和幸福感。
“夜夜欢”则是生活情感的升华，它是人们对生活体验的深度感知和感悟。夜晚，是我们独处的时间，也是我们思考问题、反思自我的时刻。通过丰富的文艺活动，如看电影、听音乐、读书、绘画等，我们可以让心灵得到放松和滋养，从而更好地理解和接纳自己。晚上也可以作为社交活动的时机，参加社区活动或者志愿者服务，与其他志同道合的人建立联系，分享生活点滴，进一步深化人际关系。这种多维的情感交流，不仅能丰富我们的精神世界，也能提高我们的社会适应能力和团队协作能力，使我们在面对困难和挑战时更有信心和力量。
实现幸福人生的塑造并不局限于物质层面的追求，更应该关注精神层面的需求和情感体验。只有在“天天爱”与“夜夜欢”的交织中，我们才能真正领略到生活的美好，领悟到生命的真谛，从而过上充实、有意义、充满幸福感的人生。在这个过程中，我们需要学会感恩，珍惜身边的人和事，不断提升自我，不断探索未知，用积极的心态应对挑战，以期在平凡生活中创造出不平凡的人生价值。
要真正做到这一点，需要每个人都能积极参与到自己的日常生活中，无论是从习惯养成、兴趣发掘，还是从人际交往、技能学习等方面入手，都需要有明确的目标和计划，并且持之以恒地坚持下去。政府和社会也应该给予足够的支持和引导，为人们提供良好的生活环境和条件，搭建起公平、公正、公开的评价体系，营造和谐、友善的社会氛围，让更多人有机会参与并享受生活带来的快乐和满足。
总之，每个人都有权利塑造属于自己的幸福人生，只要我们愿意投入时间和精力，用实际行动去“天天爱”和“夜夜欢”，那么我们就能在忙碌的生活中找到生活的乐趣，体验到生活的丰富多彩，进而达到身心愉悦、幸福感满满的状态。这就是“全民参与的日常生活：天天爱，夜夜欢——人人皆可塑造幸福人生”的真谛所在。
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