揭秘五号房韩小薇2018年回放：自带巾的神秘风采与秘密面纱潜在威胁的预警，难道你还要保持沉默？，突破常规的报道，是否会给你带来新的启发？
在2018年的中国春节前夕，电影《我不是药神》中的一幕引人注目，那就是韩小薇（饰演程勇）在五号房的故事。这个故事以韩小薇作为主角，通过她的独特视角和复杂内心世界，揭示了她那个年代中国社会底层人物的生存状态，以及其背后隐藏的秘密。
韩小薇的身份非常特殊，她是四川偏远山区的一个农民，在当地被称为“药王”。她有一个梦想，那就是能够治愈自己患有白血病的女儿，但这需要高昂的价格才能得到有效的治疗。由于家庭经济困难，韩小薇只能选择售卖假药来维持生计，同时她还负责照顾自己的女儿，承担着巨大的责任。
在这个背景下，五号房成为了韩小薇展示其神秘风采和秘密面纱的地方。这里不仅是一个物资匮乏、生活艰难的地方，更是一个充满人性光辉和道德冲突的世界。在这里，人们为了生存而相互欺骗、互相伤害，甚至不惜牺牲自己的生命。但韩小薇却坚守道义，用自己的方式对抗这种黑暗的社会现实，始终保持着对美好生活的追求和对生命的敬畏。
当韩小薇在五号房里遭遇困境时，她并没有被绝望的情绪所淹没，反而用她的聪明才智和坚韧意志，成功地将毒品生意转为合法的医疗援助服务。这一转变并非偶然，而是因为她深谙医药知识，了解了毒品的危害，并愿意为此付出一切代价。这样的转变并非易事，它不仅需要韩小薇的勇气和决心，还需要社会的宽容和理解。
在这部影片中，我们看到了韩小薇作为一个普通人的坚韧和智慧，也看到了她对于善良和正义的坚定信念。她用自己的行动证明，即使身处困境，只要心中有爱，就可以找到自我价值，也可以改变他人的命运。韩小薇的出现，不仅让观众更加深入地理解了中国农村的真实面貌，也让我们对人性有了更深的思考和认识。
《我不是药神》中的韩小薇，不仅是那五号房里的一个角色，更是中国社会底层人民的一面镜子，展示了他们面对困境时的坚韧和智慧，也揭示了他们背后的黑暗和矛盾。她的存在，使人们对真实的人生有了更深的理解和尊重，也让人们对人性和社会价值观有了更多的思考和认识。无论是在影片中还是生活中，我们应该学习韩小薇的精神，珍视亲情、关爱他人，同时也应该坚守道德底线，维护社会公平和正义，这样才能真正实现个人价值，创造和谐美好的社会环境。
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