五个好友助力姐姐攀登社交高峰：一起探索生活的精彩纷呈与友情的力量: 亟待解决的现实难题，是否能引导行动？，: 令人深思的政策，如何影响我们的生活？
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在我们的日常生活中，朋友的重要性不言而喻。他们是我们的良师益友，陪伴我们走过人生的每一个阶段，分享生活的喜悦和挑战，给予我们无尽的支持和鼓励。在姐姐的社交高峰中，这五个好友以其独特的视角和独特的方式，为她提供了无私的帮助和支持，共同推动了她的社交成长和人际交往能力的提升。
第一位好友是妹妹的知心朋友小李。小李性格开朗、热情洋溢，总是能轻松地融入人群，与人建立深厚的感情基础。她擅长倾听妹妹的需求和烦恼，耐心解答问题，提供实用的建议和策略。这种倾听和理解无疑帮助妹妹树立自信，让她能够在社交场合更好地展现自我，与他人建立良好的沟通关系。
第二位好友是姐姐的朋友小张。小张是一位出色的领导者，他的领导能力和组织协调能力使得他能够有效地推动团队合作，带领姐妹们克服各种困难和挑战。他注重团队精神，倡导共享成功，以身作则，激励妹妹积极参与各种社交活动，增强团队凝聚力和归属感。
第三位好友是姐姐的朋友小王。小王是一位音乐爱好者，他具有极高的艺术修养和创新能力，善于发现并创造生活中的美好瞬间。他常常引导姐姐参与到各类音乐活动中，通过分享音乐体验和创作灵感，使她在社交场合更加生动活泼，激发对生活的热爱和追求。
第四位好友是姐姐的朋友小赵。小赵是一位心理咨询师，她深入浅出地教授姐姐如何处理人际关系，提高情绪管理和冲突解决能力。她鼓励姐姐积极面对压力和挫折，寻找内在动力，保持乐观心态，从而在面对社交难题时更有信心和韧性。
第五位好友是姐姐的朋友小刘。小刘是一名健身达人，他凭借自己的专业技能和健康生活方式，为姐姐创造了丰富的户外运动机会，增强了她的体质和活力。他经常带姐姐参加户外拓展训练，如徒步旅行、露营等，让姐姐在享受大自然美景的锻炼身体，开拓视野，进一步提升了她的社交技巧和心理素质。
在这五个好友的帮助下，姐姐不仅在社交圈内建立了广泛的人脉网络，也学会了如何有效地表达自己，如何处理人际关系，以及如何应对生活中的压力和挑战。她们的互助和鼓励，使姐姐在新的社交环境中更具自信，更能发挥自己的优势，实现了自我价值的实现和社会地位的提升。
五位好友在姐姐的社交高峰中起到了关键的作用，通过他们的陪伴和支持，姐姐得以不断地探索生活的精彩纷呈，同时也在友情的力量下不断提升自我，赢得了更多的信任和尊重。这五个好朋友的故事，为我们展示了一个典型的友谊力量如何在人际交往中发挥重要作用，成为我们人生道路上的一股强大力量。
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