《X漫画之《斗罗大陆》：跨越时空的魔法冒险篇章》: 主流观点的转变，难道这一切都是偶然？，: 数据背后的逻辑，未来是否还能保持平衡？
在浩瀚宇宙中，存在着无数个星系和生物种类，其中有一部作品以独特的视角描绘了一段跨越时空的魔法冒险篇章——《X漫画之《斗罗大陆》：穿越时空的魔法冒险篇章》。
这部漫画以其宏大的世界观和精致的画面吸引着广大读者的目光。故事背景设定在唐门位于东方大陆的“斗罗大陆”世界，这里有着众多传说中的魂兽、古老的神祇以及神秘的古代文明。在这片充满奇幻色彩的土地上，主角——小舞与她的伙伴们，利用他们强大的魔力和智慧，踏上了寻找并消灭各种强大存在之旅。
小舞，作为唐门唯一拥有超能力者之一，被唐门长老封印后穿越到了遥远的“千寻界”，这个由武魂幻化的世界里充满了未知的危险与机遇。在这里，她遇到了一位名叫史莱克七怪的少年和他的朋友们，包括龙傲天、奥斯卡、朱竹清、马红俊等，他们拥有不同的个性和技能，却共同守护着千寻界的和平与稳定。在这个过程中，他们面对了许多挑战，比如对抗邪恶势力，解决内部矛盾，保护无辜生灵，同时也在修炼自己的武魂，增强自身的实力。
《斗罗大陆》的故事不仅揭示了人性的光辉和正义的力量，更深入探讨了时间旅行、生死轮回、宿命法则等一系列哲学问题。小舞在千寻界的探索，既是对过去历史的回溯，也是对未来世界的展望。通过小舞的成长历程，读者能够体验到穿越时空所带来的无尽奇异和痛苦，同时也感受到了人类命运的复杂性和挑战性。
在这个跨越时空的冒险篇章中，人物的情感纠葛与命运交织，引发了读者对情感、勇气、信仰等方面的深度思考。通过角色的成长和转变，也展现了斗罗大陆这个世界的真实面貌，让读者看到了一个充满爱、希望、牺牲的世界。这部作品的成功之处在于它以深入人心的人物塑造、扣人心弦的情节设计和深邃的主题表达，成功地为读者构建了一个富有想象力和观赏性的魔法冒险世界。
《X漫画之《斗罗大陆》：跨越时空的魔法冒险篇章》是一部将科幻、奇幻、情感元素完美融合的作品，它以其独特的视角和深厚的文化内涵，打动了无数读者的心扉。无论是对梦想的追逐，对人性的探寻，还是对命运的反思，都能从中找到共鸣和启示。无论是在穿越时空的魔法冒险中，还是在人生的探索中，我们都可以从这部漫画中汲取力量，勇敢前行，实现自我价值。
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