原神甘雨触摸汉化版：探索神秘甘雨的奇妙触感之旅复杂现象的解读，能否引领我们找到出口？，重要历史时刻的见证，未来是否会重演？
以下是《原神甘雨触摸汉化版：探索神秘甘雨的奇妙触感之旅》这篇文章：
在一个广袤而神秘的世界里，有一个充满生机与活力的冒险者，他名叫甘雨。甘雨是《原神》中的一位角色，以其独特的原石收集系统和丰富多样的技能组合为世人所熟知。在游戏中，我们并不能直接接触甘雨的身体，而是通过触碰她的物品或使用特定的道具来触发他的动作或情感反应。原神中的甘雨到底有什么奇妙的触感呢？让我们一起踏上一段探索甘雨触感的奇妙旅程吧。
让我们来谈谈甘雨触摸时的视觉体验。在原神游戏中，甘雨的皮肤设计灵感来源于中国古代的水墨画，她身着一件淡雅的白色长裙，飘逸地在风中摇曳，犹如一幅静谧而又富有艺术气息的画面。每当玩家触摸她的身体时，仿佛能够感受到那种轻柔、细腻却又坚韧的触感。这主要是因为她的皮肤采用了特殊的防滑材料，能够有效减少摩擦力，使得玩家即使在进行激烈战斗或者长时间奔跑时，也能保持肌肤的舒适和稳定。甘雨的衣服材质也经过精心设计，具有良好的透气性和吸湿性，能够让玩家在紧张激烈的战斗环境中，也能感受到凉爽的微风，缓解疲劳。
当玩家触摸甘雨的手臂时，会感到一股温润而又细腻的感觉。这是因为甘雨的手臂上覆盖了特殊的皮肤纹理，这种纹理既可以提供额外的抓握力量，又能有效地防止手部受到伤害。甘雨的手臂还蕴含着丰富的原石能量，当玩家将甘雨的手臂轻轻一拍，就能产生强烈的冲击波，让玩家感受到一种瞬间的力量爆发。这种触感既充满了冒险的刺激，又带有一种特殊的生命力，仿佛在提醒玩家不要放弃任何一次尝试。
当玩家触摸到甘雨的大腿部分时，会感觉到一种温暖而湿润的感觉。这是因为甘雨的腿部肌肉线条流畅，柔软且有弹性，每当玩家触摸到她的大腿时，就能感受到一股独特的按摩感。这种触感不仅可以让玩家享受到一种放松和舒适的感受，还能帮助玩家释放压力，增强肌肉力量。而且，甘雨的腿部肌群分布均匀，每一块都蕴含着丰富的原石资源，当玩家在游戏中收集足够的原石后，可以将其转化为各种实用的功能，如增加移动速度、提升生命值等，进一步提升了游戏的玩法和乐趣。
原神中的甘雨触摸具有丰富的视觉、触觉和生理功能，使她在众多的角色中脱颖而出。每一次触摸，都能给玩家带来不同的感受，从触感上的轻盈、细腻，到视觉上的优雅、清新，再到生理上的放松、刺激，每一个细节都蕴含着原神团队对角色独特性格和设计理念的深入理解。这样的触感体验无疑会让玩家在享受冒险的更加深入地理解和欣赏这个世界的魅力，也为游戏增添了更多的人文色彩和深度内涵。无论是在探索甘雨的谜团，还是在体验其神奇的力量，原神的甘雨触摸都将成为游戏世界中一道美丽的风景线，引领玩家们开启一场全新的探索之旅。
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