品味高柳家独特婚宴：肉嫁的独特魅力及背景故事: 社会动态下的机会，难道不配引起我们的重视？，: 生动的案例分析，难道不值得我们借鉴吗？
从古至今，人们在婚礼上都会尽显其独特的仪式感与庄重感，其中"肉嫁"这一传统习俗尤为引人注目。这种婚礼方式源于中国古代，随着封建社会的变革和社会进步，肉嫁的形式和内涵发生了显著变化，但却始终保留了其精髓，并成为现代婚礼文化中的重要一环。
我们来谈谈肉嫁的概念及其背景。肉嫁通常是指男方在订婚时向女方赠送猪肉，寓意着以肉换心，表达对新娘的深情厚意。这种习俗起源于古代农业社会，当时的婚礼讲究的是“以礼相待”，而猪肉在当时被视为一种珍贵的肉类，代表着男性的珍视、尊重和承诺。在古代，婚姻是一种家族事务，猪肉嫁不仅仅是一种物质交换，更是对新郎品质、能力的认可和敬仰。男方会将猪肉作为聘礼送给女方，象征着他对新娘的承诺和对未来的期待。
随着时间的推移，肉嫁的传统逐渐被现代社会所摒弃。一方面，随着人们生活水平的提高，猪肉的价格日益上涨，猪肉在人们的日常消费中变得不再那么昂贵，这使得肉嫁这一传统的意义逐渐淡去。另一方面，越来越多的人开始重视婚姻的本质，认为婚姻不应仅仅是以物质为基础，更应是心灵的交融和情感的寄托。在这种背景下，肉嫁逐渐从婚礼的正式环节中独立出来，成为了现代婚庆文化的创新元素，通过创意新颖的方式展现夫妻双方的情感纽带和共同追求。
在如今的婚宴策划中，肉嫁常常被运用到各种场合中，以彰显独特性和艺术性。例如，在中式婚宴中，肉嫁的场景设计往往充满了浓厚的中国传统文化气息。男方会在桌上摆放一只大猪，猪身上绑着一条红绸带，上面绣有新人的名字、誓言等元素，以此象征着男方对新娘的深深爱恋和承诺。宾客们还会围坐在大猪周围，一起分享这份特殊的情感礼物，让整个婚宴充满了温馨和浪漫的气氛。
在西式婚宴中，肉嫁同样得到了广泛的应用。在婚礼现场，男方会选择一只肥美的牛排或者羊排作为邀请函，然后将其切成小块并装饰成一个精致的肉饼，寓意着男生对女生的心意。男方也会为新人准备一份美味的肉夹馍或鸡肉卷，这些食物均富含蛋白质，既能满足他们的味蕾需求，又能体现他们对爱情的深情厚意。
品味高柳家独特婚宴的肉嫁，既体现了中国传统婚俗的魅力，又融入了现代婚礼的文化元素。它不仅是对爱情的一种深沉赞美，也是对男性品质的最好诠释，更是对新娘幸福生活的祝福和期望。虽然肉嫁在现代社会已经不再常见，但在特定的场合和情境下，仍然能引起人们深深的共鸣和感动，成为婚礼中一道独特的风景线。
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