公交车上的女性魅力：嫩态初露，车厢中的风情展示多元化局势的发展，能否给未来带来契机？，别具一格的观点，难道不值得我们借鉴？
下面是一篇关于公交车上女性魅力的散文，详细描绘了如何在拥挤的车厢中，展现出嫩态初露和车厢中的风情。
公交车，这个承载着城市喧嚣、人流量大、生活节奏快的公共交通工具，常常成为都市女性展现自我魅力的舞台。尤其是在公交车上，那些穿着亮丽、言行举止大方、充满活力的女性，犹如春天的花朵，在车厢里绽放出了独特的青春韵味和魅力。
公交车上的女性往往给人一种清新脱俗的感觉。她们的妆容精致而自然，淡淡的粉底，既修饰了面部轮廓，又使皮肤看起来更加细腻白皙。发型更是各有千秋，短发利落干练，长发柔美飘逸，或是盘起低马尾，简洁而不失时尚感。她们的妆容通常简洁明快，淡雅的颜色搭配，既能体现出她们的职业素养，也展现了个人的生活态度。不论是在夏季还是冬季，她们都以清爽的装扮展现出自信与优雅的一面。
公交车上的女性在公交车行驶过程中展现出的热情洋溢的风采。她们的笑容如同阳光般明媚，眼神明亮且富有感染力。每当公交车经过某个站点时，她们都会主动向乘客招手致意，或者热情地向他们推荐下车的路线。这种友善和热情的态度让人感到亲切，也让车厢里的气氛变得轻松愉快。她们的肢体语言也在无声中传递着对生活的热爱和对乘客的尊重，如轻轻地挥手、微笑、挥手再见等动作，无不显示出她们的亲和力和耐心。
公交车上的女性还会通过自身的言谈举止展现出自己的才情和气质。她们喜欢阅读、学习新知识，经常会在车上分享自己的见解和感受。她们的语言流畅清晰，富有深度，让人感受到她们的专业素养和文化内涵。她们也会积极参与各类讨论，提出自己的观点和建议，这不仅展示了她们的独立思考能力，也为车厢内的交流增添了丰富的内容和层次。
公交车上的女性魅力是多种多样的，既有外在的美丽，又有内在的才华和气质。她们的行为举止、衣着打扮以及言谈举止都能让人感受到她们的独特魅力，让整个车厢充满了生机和活力。而对于乘客来说，她们的存在就如同一道风景线，无论是欣赏她的美丽，还是与她交谈，都可以带来无尽的乐趣和美好的回忆。我们应该尊重并欣赏这样的女性魅力，为她们点赞，为她们喝彩，共同营造一个温馨和谐、充满活力的乘车环境。
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