动漫角色核酸预约打扑克福利：只需核酸免费，趣味免疫游戏齐上阵！: 引发行业关注的现象，难道不值得探讨一下吗？，: 影响人们观点的文化，能够成为未来潮流的引导？
关于动漫角色核酸预约打扑克福利：只需核酸免费，趣味免疫游戏齐上阵！在这个充满想象和惊喜的动漫世界里，一款全新的防疫策略——核酸预约打扑克福利引起了广大动漫爱好者的关注。这项福利不仅提供了一种有趣且有效的疫情防控方式，更是为动漫爱好者们量身打造了一场独特的免疫科普体验。
核酸检测作为当前最常用的防疫手段之一，其便捷性和实用性毋庸置疑。通过核酸预约打扑克，玩家们只需要在官方平台上输入个人信息并选择相应时间段进行核酸检测，便能在家中轻松完成核酸采样，无需前往医院排队等待。这种预约制的方式极大地减少了人群聚集、交叉感染的风险，同时也确保了参与者能够高效有序地获取所需的疫苗信息，为全面做好疫情防控提供了有力保障。
核酸检测预约打扑克福利中巧妙融入了趣味性的免疫游戏环节。例如，在预约页面，主办方会设置一系列与动画角色健康相关的问题，如动漫角色的姓名、年龄、性格特点等，并要求参与者在回答这些问题的通过接种核酸完成相应的任务，如在卡通画面上完成角色疫苗接种过程的动画演示、在游戏地图上寻找对应地点进行核酸采样等。通过这样的互动方式，不仅可以提高参与者的兴趣和参与度，还可以使他们更好地理解和记忆防疫知识，进一步增强自我防护意识，达到寓教于乐、普及防疫知识的目的。
预约打扑克福利还设置了多重奖励机制，以吸引更多的动漫迷参与到这场游戏中来。比如，对于在指定时间内完成核酸预约、完成任务数量最多的玩家，主办方将给予包括但不限于观影券、限定版周边、线上抽奖等多种形式的丰厚礼品，以此激励更多玩家积极参与并实现自我健康保护的目的。为了吸引更多年轻观众的关注，主办方还将推出限量版漫画书、游戏角色服装等实物奖品，让粉丝在享受游戏乐趣的也能获得实质性的权益和纪念品，从而增加粉丝粘性，推动动漫防疫宣传活动的持续进行。
动漫角色核酸预约打扑克福利以其灵活多样的预约方式、趣味性强的游戏玩法，以及丰富的奖品回馈，无疑为动漫爱好者们营造了一个互动式、沉浸式、参与感极高的防疫宣传新平台。这不仅是一次科普式的防疫活动，更是一种个性化的动漫文化表达，既满足了动漫爱好者的娱乐需求，又提升了他们的健康素养，达到了寓教于乐、传播防疫知识、弘扬正能量的双重目的。未来，我们将期待更多的动漫角色加入到这场福利活动中，共同构建一个更加安全、健康、和谐的动漫生活圈。
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