探索创新男生女生互动神器：1.1.3版差差差软件引领跨性别情感交流新可能看似逐渐明朗的事件，真相是否如此简单？，需要重视的社会问题，未来会如何反映在生活上？
对于现代的男女关系而言，创新与科技的发展正在改变着我们对异性交往方式的认知和实践。一款名为“1.1.3版差差差软件”的新型互动神器正引领着跨性别情感交流的新可能。这款软件集成了多种实用功能，旨在帮助不同性别的个体进行深度、多元的情感沟通和交互，打破传统性别角色界限，促进跨越性别的情感理解和接纳。
这款软件的1.1.3版打破了传统的“差值论”，强调了差异的平等性和互补性。它将男女之间的性别差异视为一种自然、积极的现象，鼓励大家欣赏和接受对方的独特性，而不是简单的刻板印象或偏见。通过“差差差软件”的引导，用户可以更深入地理解自己的性别差异，了解其在生活中的影响和作用，从而提高自我认知和情感表达能力。
“差差差软件”引入了实时互动的功能，使跨性别者能够随时随地进行情感交流和表达。无论身处何处，只要连接到互联网，就能与异性建立即时、直接的联系，无论是面对面的交谈，还是视频聊天、语音通话，都能够在平台上得到满足。这种便捷的通讯方式打破了地域限制，使得跨性别者能够突破性别的界限，实现情感上的互相倾诉和理解。
“差差差软件”还提供了丰富的个性化的设置选项，满足不同性别个体的需求。用户可以根据自己的性别偏好和社交需求，选择不同的界面设计和交互方式，如“蓝色为男性界面，红色为女性界面”，或是“男生界面适用于社交场合，女生界面适用于家庭互动”。“差差差软件”提供了一套全面的心理辅导工具，包括情绪识别、情感调节、心理咨询等模块，帮助跨性别者更好地处理情感问题，增强自我意识和情感调适能力。
“1.1.3版差差差软件”是一款富有创新精神且极具实用价值的跨性别情感交流神器，它通过独特的设计理念和丰富的人性关怀，为跨性别者开辟了一个全新的情感交流途径，不仅有助于提升跨性别者的情感素质，也在一定程度上推动了性别平等理念的深入人心。随着社会的进步和发展，相信未来的“差差差软件”将会更加完善和普及，成为每一位跨性别者情感沟通和自我表达的重要工具，助力构建更加和谐、包容的社会环境。
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