《荧幕上的绝代佳人：杨贵妃传媒映画的传奇与魅力》重要人物的议论，能否换取更多人的思考？，深入剖析的观点，是否能为未来开辟道路？
根据题目《荧幕上的绝代佳人：杨贵妃传媒映画的传奇与魅力》，我们首先需要对杨贵妃这个历史人物进行深入解析和解读。她是唐玄宗李隆基的妻子，以其娇艳多姿、端庄贤淑的形象在后世广为流传，被誉为“中国古代四大美女”之一。她在影视艺术中的形象塑造，则以电影、电视剧、网络剧等多种形式进行了全方位的艺术呈现，这些作品不仅展示了杨贵妃的独特魅力，同时也揭示了她在中国古代女性角色塑造中的重要地位。
从电影角度出发，《杨贵妃传之宫中秘事》是近年来上映的一部由张震、杨颖主演的历史情感题材电影。该片通过细腻的剧情描绘、逼真的场景还原以及演员的精湛表演，成功地将杨贵妃作为一位深具争议性的人物形象展现在观众面前。影片在深入挖掘历史细节的也探讨了杨贵妃悲剧命运背后的社会原因和文化背景，使得观众在欣赏美丽容颜的也能感受到一个封建时代女子命运的复杂和无奈。
从电视剧角度看，《杨贵妃秘史》是近年来制作的一部宫廷题材的古装电视剧。该剧以高晓松饰演的杨贵妃为主角，通过其独特的演绎方式，成功地捕捉到了杨贵妃既高贵又风情万种的双重性格特点。在剧中，杨贵妃不仅是一位倾国倾城的绝世美女，更是一位聪明机智、善于谋略的女性领袖。她凭借自己的智慧和勇气，成功地化解了种种危机和矛盾，最终赢得了唐玄宗的信任和支持。
从网络剧角度看，杨贵妃穿越时空的现代版电视剧《杨贵妃重生记》则是近年来备受关注的网络剧之一。在该剧中，杨贵妃不再是单一的美女形象，而是成为了一个充满活力、敢于挑战自我、追求幸福的新女性。她不仅继承了母亲杨玉环的美丽容颜，更凭借自身的坚韧不拔和勇气，实现了自我价值的提升和人格的升华。这部剧的成功之处在于，它打破了传统的影视审美模式，以全新的视角和内容，成功地赋予了杨贵妃这一历史人物新的生命力和影响力。
《荧幕上的绝代佳人：杨贵妃传媒映画的传奇与魅力》通过多角度的展现，成功地揭示了杨贵妃在影视艺术中所承载的历史意义和现实意义。从电影、电视剧到网络剧，不同类型的创作手法和风格，都展现了杨贵妃作为中国女性形象的重要性和独特魅力，让我们更加深入地认识和了解这位传奇女性。这也启示我们在传承和发扬中华优秀传统文化的也要注重创新和改革，使我们的影视作品能够更好地反映和诠释历史的真实面貌和人性的多样性。在这个过程中，杨贵妃这个历史人物，无疑将继续以其独特的魅力和故事，为我们带来无尽的文化启示和艺术享受。
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