成人樱花在线观赏：探索新世代日本爱情故事《旧里番》的独特魅力令人圈粉的观点，是否真正具备实用性？，引领变革的思想，是否应该引起大家重视？
在数字化的现代社会中，许多人都选择通过互联网进行线上文化体验，而其中最受人瞩目的当属充满神秘色彩和浪漫情感的日本经典动画作品《旧里番》。这部跨越了二十世纪与二十一世纪、具有浓厚东方元素的爱情故事，以其独特的魅力吸引着无数观众的关注。
《旧里番》的故事背景设定在日本江户时代末期，以武士团为舞台，描绘了一段关于人性、爱与牺牲的动人传奇。影片中的主角们——阿部五郎（小栗旬饰）、浅野源平（森久保祥太郎饰）以及织田信长（伊藤忠浩司饰），他们的角色鲜明且极具特色。阿部五郎，一位英俊勇敢的年轻武士，他的坚韧不拔、忠诚于国家以及对家人的深沉情感，是贯穿整部作品的重要线索。浅野源平，则是一位聪明狡黠的黑帮大佬，他的人性善良、深思熟虑，以及对家庭和友情的执着坚守，使得他在剧情发展中逐渐成长为一个深具智慧的角色。织田信长则是日本历史上的一代名将，他英明果断、善于用人，以及对家族事业的热忱，都深深地烙印在他的形象之中。
在这部动画作品中，爱情主题被刻画得淋漓尽致。浅野源平和阿部五郎虽然性格迥异，但他们在追求真爱的过程中，展现出强烈的冲突与融合。他们的爱情并非一帆风顺，而是充满了波折和磨难。他们经历了无数次战斗、生死考验，在关键时刻，他们始终选择相互支持，共同面对困难。这种深深的情感纠葛，让观众感受到了强烈的真实感和共鸣力。
《旧里番》还强调了人性的复杂性和道德抉择的重要性。剧中的人物在面对亲情、友情和爱情时，都会面临内心的挣扎和痛苦。例如，浅野源平为了保护家人和朋友，不惜牺牲自己的生命；阿部五郎则在面临生死威胁时，选择了挺身而出，保护他人，这体现出他对爱情的无私奉献和高度责任感。这些情节充分展示了人性的伟大与渺小，也让我们深刻思考人生的价值观和价值观。
《旧里番》的制作精良，画面优美，配乐深情，极大地增强了观众的观影体验。其细腻的场景描绘，生动的人物塑造，以及丰富的情感表达，使得整个故事情节不仅感人至深，更具有极强的艺术感染力。无论是紧张刺激的打斗场面，还是温馨浪漫的爱情戏份，都充满了视觉冲击力和艺术深度。
《旧里番》作为一部富有独特魅力的经典动漫作品，以其深入人心的角色塑造、动人心弦的情节设置、深刻的人性剖析以及震撼人心的画面表现，赢得了广大观众的喜爱。它不仅是一部展现日本历史风貌、传承传统文化的优秀作品，更是一次对人性、爱情、勇气和责任的深层次解读。对于当代年轻人而言，这部作品无疑是一种精神食粮，也是一种值得珍视的文化瑰宝。无论是在国内还是在国外，观看《旧里番》已成为一种新的生活方式，也成为了人们品味日本文化、探寻人生真谛的重要途径。
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