【西施被迫背负巨额债务：无力偿还，被迫退赛王者之路的隐忧】，原创 三国四大经典预言，竟然全部预言成功，历史证明丝毫不差看似无害的提问，也能偷走RAG系统的记忆——IKEA：隐蔽高效的数据提取攻击新范式美国总统 特朗普：我认为俄乌谈判将会取得进展，而如果没有进展，我就会退出。俄乌冲突就将继续下去。
一个风华绝代、倾国倾城的女子，名叫西施，其独特的美丽和优雅气质使她成为中国古代历史上最著名的美女之一。在她的职业生涯中，一场令人痛心疾首的事件也困扰着她——巨额债务。
西施出生于春秋战国时期的越国，自幼便展现出惊人的美貌与智慧。她以婉约、聪明、善良著称，深受各国诸侯的喜爱。随着越王勾践的崛起，西施的命运却发生了翻天覆地的变化。
作为越国的贵妃，西施被赋予了管理国家经济的责任，这无疑加重了她的经济负担。当时，越国的财政状况十分严峻，国库中的财物堆积如山，而且各地诸侯纷纷要求越王拨款援助。这些款项涵盖了粮食、军需、商贸等方方面面，对越王来说如同一座沉重的山峰压在心头。
面对如此巨大的债务压力，西施开始感到力不从心。她深知自己的财富不仅无法满足国家的需求，更可能导致自己陷入更深的困境。在与家人商议后，她决定主动承担这笔债务。对于一个出身贵族的人来说，这种选择无疑充满了风险和无奈。
为了筹集资金，西施采取了一系列措施。她将自己的珠宝首饰悉数上交，甚至将自己的衣物破旧，以换取朝廷赏赐的金银财宝。她还以夫差为原型，写下了《离骚》这样的诗歌，希望能够以此打动人心，唤起人们对她的同情和怜悯。尽管她的行为引起了周围人的争议，但她始终坚持自己的信念，坚信只要付出足够的努力，就能渡过难关。
命运并没有因西施的努力而改变。她的一系列举措并未像预期那样得到回报，反而引起了一些人的反感和指责。许多诸侯不再信任她，并且要求越王撤回所有的赏赐。西施被迫向众臣坦白自己的真实财务状况，承认自己无力偿还所欠债务。
这一事件成为了西施人生道路上的一个转折点，也引发了许多关于权力、道德和责任的问题。许多人开始质疑，一个人如何能在享受荣华富贵的又背负如此沉重的债务？他们认为，西施的行为是对国家利益的不负责任，是缺乏勇气和决心的表现。
西施并非没有反思和挣扎。她深知，只有通过自身的努力和牺牲，才能真正解决债务问题，实现真正的王者之气。于是，她放弃了高官厚禄，选择了回到家乡，投身于教育和慈善事业。她在自己的女儿身上，寄托了自己的希望，希望通过教育的力量，将后代培养成有责任感的人，让社会能够更加公平公正。
经过十年的不懈努力，西施的女儿成功继承了父亲的教诲，成为了一名优秀的教育家和慈善家。他们的故事也激励了许多人，让他们认识到，无论身处何种困境，只要有坚定的决心，勇敢地面对挑战，就一定能够实现自我价值，走出一条属于自己的道路。
西施的故事告诉我们，权力并不能带来真正的幸福和成就，只有那些能无私奉献、勇于担当的人，才能够在人生的旅途中走得长远。而这份担当，不仅需要勇气，也需要智慧，更需要对社会的责任感和使命感。正如她所说：“吾以身许国，虽死无憾。”这句话道出了西施作为一个时代的象征，她的坚韧和奉献精神，是我们永恒的主题。
#三国四大经典预言，竟然全部预言成功，历史证明丝毫不差
在历史的长河中，三国时期犹如一幅波澜壮阔的画卷，而那些精准的预言，更像是画卷中神秘的线索，串联起命运的轨迹。
诸葛亮隆中对时，虽未出茅庐，却已洞察天下大势。他预言“天下有变，则命一上将将荆州之军以向宛、洛，将军身率益州之众出于秦川”，此乃对日后战略布局的前瞻性判断。后来刘备集团的发展，虽历经波折，但诸葛亮去世后，蜀汉军事力量依然按照这一战略规划，多次北伐中原，虽最终未能实现兴复汉室的大业，但其战略方向与隆中对的预言高度契合，足见诸葛亮对当时局势的深刻理解与精准预判。
司马懿亦有惊人之预言。曹操曾梦到三马共饮一槽，司马懿听闻后断言此梦“禄马，是隐语，鹿同‘马’，槽同‘曹’，梦中三马共饮一槽，暗示三人将瓜分曹家天下”。后来司马氏代魏立晋，建立西晋王朝，果应此言。司马懿身处曹魏阵营，却能洞悉家族未来的命运走向，其对时局变化的敏锐感知令人惊叹。
还有东吴的周瑜，临终前留下“既生瑜，何生亮”的感慨，虽非严格意义上的预言，却也从侧面反映出他对诸葛亮才能的深刻认识。在三国鼎立的舞台上，诸葛亮与周瑜的智谋较量贯穿始终，周瑜深知自己的对手强大，这一感慨仿佛是对两人命运交集的某种预见，也预示着在这场逐鹿中原的博弈中，诸葛亮的智慧将如璀璨星辰，难以被遮蔽。
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