高清无损AI人脸替身：《iU关晓彤》在线直播，带你穿越时空领略影视新魅力！引领未来趋势的观点，是否能实现跨越式发展？，重要时刻的回顾，历史不会重演，你准备好了吗？
以科技引领未来，高清无损AI人脸替身——《iU关晓彤》在线直播震撼来袭！这是一场跨越现实与未来的视听盛宴，犹如一场穿越时空的电影之旅，带您体验影视艺术的新魅力。
《iU关晓彤》作为中国新生代实力女演员之一，以其独特的演技魅力和出色的颜值吸引了大批粉丝的关注。此次，《iU关晓彤》在线直播，将带领观众走进她的世界，探索她的人生百态，感受她的演艺风采。
让我们一起步入这场充满奇幻色彩的线上直播场景。在主持人引导下，关晓彤身着一袭典雅长裙，头戴一顶精致的金色假发，映衬出她的端庄优雅气质。在镜头前，她通过实时面部捕捉技术，通过AI技术完美模拟出其逼真的面容，宛如真人一般，仿佛可以看见她的笑容、眼神，甚至她的呼吸和心跳。这种逼真程度令人叹为观止，仿佛能感受到关晓彤的真实生活状态，让人仿佛置身于她的现实生活中。
通过高清无损AI人脸识别技术，关晓彤的表演更加真实自然，每一个动作、表情、眼神都充满了真实感。例如，在剧中她扮演一位大学教授，面对众多学生提问时，她的回答既准确又富有深度，每一句话都仿佛是她内心世界的独白，展现出了她扎实的专业素养和卓越的人格魅力。而当她在课堂上讲解某个知识点时，AI语音识别技术和实时面部捕捉技术也发挥出了重要作用，使她的讲解更具生动性和感染力，让观众仿佛身临其境，理解了知识的魅力。
《iU关晓彤》在线直播还引入了VR/AR等新技术，为观众带来了前所未有的视觉体验。观众可以在虚拟现实中与关晓彤进行互动，例如，可以通过VR眼镜或手机APP，与她一起参观她的母校，近距离接触她的日常生活，更深入地了解她的成长历程和个性特点。通过AR技术，观众还可以看到关晓彤在现实生活中的各种照片和视频，增加了现场观看的真实感和参与感。
《iU关晓彤》在线直播凭借其高清无损AI人脸替身技术，将影视艺术与现代科技完美融合，呈现出了一种全新的观影体验。它不仅能让观众身临其境地感受关晓彤的演艺魅力，更能通过虚拟现实、AR等技术，增强观众的观赏效果，让影片内容更加丰富、立体和全面，真正实现影视艺术的创新与发展。无论是对于热爱影视艺术的观众，还是对于追求前沿科技和生活方式的年轻一代来说，这都是一款不可错过的在线直播作品，值得每一位观众的热烈关注和持续探索。
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