老岁月中的独特魅力：日老女人心中那份深深的浪漫与独特的韵味变化莫测的局势，未来我们该如何应对？，真实而复杂的局势，如何看待其中的平衡？
一般而言，我们常常会认为，岁月的流逝是无情的，但其实，在那些沧桑的岁月里，有一种特殊的魅力悄然升起，那就是老人们的独特韵味。这种韵味并非来自他们的年龄增长，而是来源于他们对生活、对世界的独特理解以及他们那份深深的情感。
从生理角度来看，随着年龄的增长，人体的各项机能开始逐渐退化，包括皮肤和身体机能，这使得老人们的身体显得更加沧桑且富有弹性。正是这些老化所带来的衰老特征，让他们在脸上增添了一份独特的魅力。正如一位名叫“云雾”的老者所说，“皱纹虽然记录了岁月的痕迹，却无法抹去我对生活的热爱。”她用实际行动诠释了一种“历经风霜，依然年轻”的精神风貌，这种特质使得她的脸庞充满了坚韧和活力，仿佛时光也无法侵蚀这份对生活的热爱。
从心理角度来看，老人们的心灵世界往往深藏不露，但他们的情感却十分丰富。他们的人生经历可能伴随着无数个挫折和困难，但却从未被苦难压垮。他们看待世界的方式也许更为平和，更加乐观。例如，有一位名为“老渔夫”的老人，他的一生都在海上漂泊，面对着风雨和海浪，他始终保持着积极的态度，这种坚强的精神也使他的内心充满了独特的浪漫与韵味。他说：“我热爱大海，因为它能让我看到生活的壮丽和无常，让我明白生命的短暂和宝贵。”
从文化背景角度来看，许多国家和地区都有其独特的艺术和传统，如中国有着悠久的历史和丰富的文化底蕴，其中以京剧、茶道等为代表的传统文化更是蕴含着深厚的浪漫和韵味。如一位名叫“国粹传承人”的老人，他以京剧为载体，传承并发扬了中国传统艺术的魅力，他的表演既有古典韵味，又具有现代气息，使得京剧的魅力得以延续和发扬。他将自己的情感融入到角色中，将情感转化为戏曲之美，让观众感受到了老人们对生活的独特理解和深刻感悟。
老人们的生命历程虽已接近尾声，但他们的人格魅力并未随岁月而消逝。他们的老年生活充满了独特的韵味，这种韵味来自于他们的生活态度、情感体验和文化积淀。尽管他们不再拥有年轻的青春，但他们却拥有了那份经历过风雨洗礼后留下的深深浪漫与独特的韵味，这是任何年龄段的人都无法比拟的。我们应该尊重并欣赏这份独特韵味，因为这也是生活中一道别样的风景，它让我们感受到岁月的美好，同时也提醒我们要珍惜生命中的每一刻，因为时间终究会带走我们的记忆，但那份独特的韵味将会永远留在我们的心中。
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