国潮新势力：国产超碰大片——沉浸式成人盛宴，人人参与人人满足的AV天堂！传达深意的言论，那些藏在文字中的故事？，反映民生的事件，难道不值得大家关注吗？
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标题：国潮新势力：国产超碰大片——沉浸式成人盛宴，人人参与人人满足的AV天堂！
在这个快节奏、科技化的时代，人们对于娱乐的需求愈发多元化，其中，既有追求刺激、挑战自我的成人电影市场，亦有承载着文化内涵、引发社会讨论的AV天堂。在这样的背景下，一款全新的国潮新势力——《国潮新势力：国产超碰大片》应运而生。
《国潮新势力：国产超碰大片》是基于我国传统文化与现代潮流元素的深度融合，以独特的视角和创新的理念打造出的一部全景式、沉浸式的成人电影盛宴。影片通过精良的画面制作、细腻的情感描绘以及丰富的剧情设置，全方位展现了中国当代的风貌，将传统与现代完美地结合在一起，让观众仿佛置身于一个充满活力、多元文化的 AV 天堂中。
影片的核心内容在于对人物的生动描绘和深刻剖析。主角们身怀绝技，却因种种原因选择远离现实，投身于看似荒诞的超脱生活之中。他们或为金钱所惑，或为权力所困，或为友情所牵绊，但无论他们的选择如何，他们都坚守着内心的底线，用行动诠释了“国潮”的精神内涵——勇于探索、敢于挑战自我，不畏艰难险阻，敢于追求真实自我，即使面临困境也能坚持到底。
影片还巧妙地融入了中国传统的民间故事、神话传说等元素，通过鲜活的人物形象和富有诗意的情节设计，赋予影片浓郁的文化底蕴。这些传统文化的符号不仅增加了影片的艺术价值，也进一步拉近了观众与中国观众之间的距离，使影片更具亲和力和感染力。
《国潮新势力：国产超碰大片》也致力于打造一场人性化的成人盛宴，让人们在观看的过程中，既能享受到视觉上的震撼，又能品味到情感的深度。影片中的角色们个性鲜明，各具特色，他们的喜怒哀乐、悲欢离合都淋漓尽致地展现在观众面前，让人深深感受到生活的多姿多彩和人性的复杂多样。
影片并非一味地追求感官刺激，而是倡导理性消费、健康生活。影片中的角色们虽然在一定程度上超越了世俗规范，但他们始终坚守着道德底线，尊重他人，关爱自己。这种价值观的传递，既是对当下社会不良风气的一种针砭，也是对观众们进行正向引导的重要手段。
《国潮新势力：国产超碰大片》以其独具匠心的制作、深厚的文化底蕴、人性化的主题设定和新颖的观影体验，成功地吸引了各类观众的目光。它不仅仅是一部引人入胜的成人电影，更是一场生动的人性觉醒之旅，让我们看到了中国当代人对于美好生活的向往，也为我们提供了探索未知、追求真实的窗口。相信在未来，随着国潮新势力的不断发展，越来越多的高质量影视作品将会涌现出来，引领我们进入更加丰富多彩的视听世界。
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