揭秘久草网六摸：深度解析游戏规则与策略，带你玩转这场指尖上的神秘冒险！精彩的反馈之言，能否加强社区的联系？，重新定义的价值观，能够改变人们的看法吗？
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久草网，作为一款备受玩家期待的桌游平台，以其独特的线上娱乐体验和丰富的游戏种类吸引了众多游戏爱好者。作为一名热爱桌游的人士，对于久草网的各种玩法和策略，我有着深入的理解和感悟。在此，我将结合自身的游戏经验，为大家揭示久草网的游戏规则与策略，并为你提供一个全面、深入的解读。
久草网的游戏规则以角色扮演为主，每一张卡牌都代表了一位具有独特属性的角色。这些角色包括但不限于魔法师、弓箭手、战士、刺客、盗贼等，每个角色都有其特殊的攻击方式、技能和战斗策略。例如，魔法师擅长使用魔法技能，而弓箭手则通过精准的射术进行远距离攻击。在团队配合中，不同的角色需要根据战场环境、敌人类型等因素，制定出合适的战术策略，以最大限度地发挥角色的优势，击败对手。
久草网中的装备系统也是游戏中的一大亮点。每张卡牌除了拥有独特的角色属性外，还附加有装备属性，如生命值、攻击力、防御力、暴击率等。在游戏中，玩家可以根据自己的角色特性以及战斗需求，选择购买或合成合适的装备，提升角色的能力，增强战局的掌控力。例如，在攻城战中，通过合成高生命值的装备，可以大大提高士兵的生存能力，从而更好地完成攻城任务；而在竞技场中，通过合成高攻击力的装备，可以在短时间内提高战斗力，轻松获取胜利。
久草网的挑战模式也颇具趣味性。通过完成各种不同难度的挑战任务，玩家可以获得丰厚的奖励资源，如金币、钻石、稀有卡牌等。这些资源不仅可以用于提升角色的属性和技能，还可以用于升级游戏内的商店和装备池，进一步丰富了游戏的内容和玩法。例如，在挑战模式下，玩家可以通过消耗一定数量的金币或钻石，购买或者合成高级角色卡牌，提升角色的整体实力，为最终的大规模对决做好充分的准备。
久草网是一款集策略、角色扮演、装备系统、挑战等多种元素于一体的桌游平台。通过深入理解游戏规则与策略，我们可以有效地利用手中的卡牌，打造出个性化的角色，实现战略目标，不断提升游戏体验。通过挑战模式的积极参与，我们还可以感受到游戏的乐趣和挑战精神，不断追求更高的成就和满足感。这就是久草网的魅力所在，让我们一起在这个游戏的世界里，探索未知、勇往直前，享受那份指尖上的神秘冒险！
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