男性角色创意幽默画集：展现性别平等与乐趣的男男黄卡通画作解析: 面对压力的深思，未来该如何做出抉择？，: 刺激社会反思的真相，能否预见未来的变化？
在当今社会中，性别平等和趣味性成为了人们关注的重要议题。尤其对于男性而言，他们的创作往往在保持传统刻板印象的注重创新和幽默，以展现出性别平等的价值观和独特的艺术魅力。本文将聚焦于一系列以男性角色为主题，结合幽默元素的漫画作品，探讨其如何通过巧妙地展现性别平等及创造娱乐氛围来引发人们的共鸣。
这些男性的角色设定并非简单的性别符号或同性恋形象，而是具有多元性和包容性的个体。例如，在《超级英雄联盟》系列中，男性的角色如绿巨人、钢铁侠等不仅拥有强大的力量和能力，更具有独特的情感表达和个性魅力。他们或是家庭观念深沉，关心他人福祉；或是勇敢无畏，不畏强敌，彰显出超越传统的英雄形象。这种强调个体差异和情感深度的塑造，展现了性别平等的核心内涵——尊重每个人的独特性，无论他们是男性还是女性，都不应被性别定论所限制。
这些漫画作品在描绘男性角色时，也融合了幽默元素，使得这个群体的形象更加生动有趣。比如，《迪士尼冰雪奇缘》中的反派人物冰人艾尔顿，虽然身着冰冷的外表，但他的内心却充满热情和乐观，这种鲜明对比的反差使他成为了一位极具吸引力的角色。漫画中也时常出现与男性身份相关的小插曲，如《变形金刚》中的小汽车变形形态、《蝙蝠侠》中的搞笑变装，这些细节都巧妙地展示了男性角色的多面性，让读者在欢笑中理解了他们的角色特征和生活经历，从而深化了性别平等的主题。
通过对男性角色形象的深入解读和发掘，漫画作者们还借此传达了对男性尊严和价值的赞美。例如，在《哈利·波特》系列中，霍格沃茨校长弗雷德·韦斯莱以其独立自主、坚韧不拔的性格特质赢得了广大读者的喜爱。在漫画中，我们可以看到他在面对困难和挑战时的从容应对和乐观态度，这种正面的英雄形象激励了许多观众追求自我实现和自由精神，同时也突显了性别平等的精神内核——每个人都应该有权利和机会去追求自己的梦想，不论男女。
男性的创意幽默画集不仅是对性别平等的实践和探索，更是通过生动有趣的角色描绘和富有深度的内容反映，成功地向读者传递出了强烈的人文关怀和社会价值观。在现代社会，男性角色的作品不仅能丰富人们的文化生活，也能引导公众树立起积极向上的性别观，为推动性别平等和促进社会和谐发展做出积极贡献。从创作的角度出发，我们应该鼓励更多艺术家们在讲述男性故事的融入幽默元素，以期创造出既能满足受众审美需求又能引发思考的优秀作品，为构建性别平等的社会环境做出实质性的贡献。
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