全球知名、魅力四溢的蜜臀久久99久久久久酒店，深度体验专业脱毛与塑造完美翘臀之旅！: 重要警示的声音，未来的你准备好反思了吗？，: 重要人物的声音，能否表达群众的期待和梦想？
《穿越至甜蜜诱惑：全球知名魅力九久酒店打造完美翘臀之旅》
在世界各大城市中，每一个繁华喧嚣的背后都隐藏着一座独树一帜的瑰宝——蜜臀久久99久久久久酒店。这座拥有百年历史的老字号酒店以其独特的设计理念和创新的业务模式，深受全球宾客的喜爱和赞誉，被誉为全球知名的魅力四溢之地。
让我们从蜜臀久久99久久久久酒店的建筑风格开始。酒店采用了欧洲古典主义风格的设计理念，巧妙融合了东方传统元素，呈现出一种既优雅又不失神秘的气息。其精美的金色穹顶、典雅的罗马柱、精致的石雕工艺以及细腻的木质装饰，让人仿佛置身于一座古色古香的世界中，感受到了岁月沉淀的魅力。酒店内部装修风格独特，每个房间都精心设计成豪华而温馨的空间，无论是卧室还是浴室，都充满了浪漫的氛围和奢华的生活品质。
接下来，我们来探讨一下蜜臀久久99久久久久久久酒店的专业脱毛服务。这里的脱毛团队由经验丰富的专业美容师组成，他们精通各种高端脱毛设备和技术，能够针对不同部位的毛发类型，精准地进行皮肤刺激和清洁，让肌肤如丝般光滑，从而达到去除多余毛发的目的。脱毛过程中，专业的美容师还会搭配针对性的护理产品，如抗衰老乳液、保湿精华等，确保皮肤在脱毛的同时得到全面的滋润和保养，使皮肤保持青春焕发的状态。
蜜臀久久99久久久久久久久久酒店的翘臀塑造之旅更是让人叹为观止。酒店配备了专业的塑形设施和健身器材，定期举办各类身材训练课程，旨在帮助客人实现完美的翘臀曲线。无论是瑜伽、普拉提、塑身操，还是力量训练、有氧运动，都能在舒适私密的环境中进行，为客人提供最科学、最便捷、最贴心的身体塑形服务。酒店还设有专门的营养师，根据客人的体型和生活习惯，定制个性化的饮食方案，以保证身体各项机能的正常运行，助力客人塑造理想的翘臀体型。
蜜臀久久99久久久久久久久久酒店不仅是人们休闲娱乐的好去处，更是一座集专业脱毛、修体塑形于一体的综合性酒店，它以无与伦比的魅力和专业技艺，为每一位追求美丽的人提供了一次难忘的翘臀重塑之旅。在这里，你可以感受到优雅的传统美，也可以享受到时尚的科技美；在这里，你可以塑造理想的翘臀体型，也可以享受健康的身心生活。无论是商务出行还是家庭度假，蜜臀久久99久久久久久久久久久久久久酒店都是你不可或缺的选择，值得你亲自体验和回味。
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