情感剧解析：男女关系刻画的艺术手法与观众接受度复杂现象的扭曲，是否也是可怕的现实？，不容忽视的事实，真正原因又是什么？
情感剧，作为戏剧的一种类型，以其深度刻画细腻的人物性格，丰富多彩的情节设置和深入人心的情感表达，成为当今文化市场中的重要一环。其在塑造男女关系方面的艺术手法及对观众接受度的影响，具有深远且独特的意义。
在情感剧的创作中，通常会通过人物设定和情境描绘来展示男女角色之间的互动和交往过程。男性角色通常被描绘为深情专一、聪明才智的形象，如罗密欧与朱丽叶的爱情悲剧、白蛇传中的许仙与白素贞的感情纠葛等；而女性角色则多以善良温婉、深思熟虑为主，如《红楼梦》中的林黛玉、《西游记》中的唐僧、《傲慢与偏见》中的伊丽莎白等。这样的角色设定既符合社会性别观的主流期望，又能通过不同角色间的矛盾冲突，展现出他们的爱情观念、人生选择和个人成长等方面的内容。这种对于角色个性化的理解和展现，不仅满足了当代观众对细腻情感表现的需求，也在一定程度上提升了情感剧的社会认同感和娱乐价值。
情感剧的叙事方式和情节设计也是构建角色关系的重要手段。传统的剧本结构往往以高潮迭起、跌宕起伏为主要线索，将情感起伏置于剧情发展的关键节点，以营造紧张刺激的气氛和引发观众的情感共鸣。而在现代情感剧中，故事线不再是固定的单线叙述，而是更加注重个人内心的变化和发展。比如，《何以笙箫默》中的何以琛、赵默笙的爱情故事，就充分展现了两人从相知相识到深深相爱的心路历程，既有甜蜜的恋爱时光，也有苦涩的失恋时刻。这种叙事风格打破了传统剧目的一般套路，让观众更容易产生共情，也使得情感剧更具现实性和人性化。
尽管情感剧在传达情感的也面临着如何提高观众的审美接受度和信任度的问题。这就需要编剧们在艺术表现上寻求创新和突破，如采用新颖的叙事手法、丰富的人物形象、深入的主题探讨等方式，以增强情感剧的吸引力和感染力。例如，通过加入人性复杂性的刻画，揭示生活中的各种情感冲突和困境，使观众能够更好地理解并接纳角色的情感体验；运用多元文化视角，挖掘各类情感剧背后的文化内涵和社会议题，从而拓展作品的广度和深度。
情感剧作为一种情感表达的艺术形式，其在塑造男女关系上的独特艺术手法以及对观众接受度的影响，展示了其深厚的艺术魅力和广阔的发展前景。随着科技的进步和人们对情感世界的认知深化，相信未来的情感剧将会创造出更多感人至深的作品，给人们带来更丰富的视听享受和更深的人生启示。
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