久热爱：探索高清免费在线剧库，精选优质影片尽享精美视觉盛宴需要关注的关键因素，你是否已经调整？，持续上升的趋势，难道这对你没有影响吗？
初中时期，在那充满好奇心和对新事物向往的岁月里，我有幸接触到一个全新的网络平台——高清免费在线剧库。这个平台犹如一座知识的宝库，为我打开了通往丰富视听体验的大门，让我的生活变得更加丰富多彩。
这个高清免费在线剧库并非传统意义上的视频网站，它更像是一个集电影、电视剧、纪录片等多种类型于一体的综合影视平台，囊括了海量的经典影片和优质的原创作品，满足了我对高品质视听享受的所有需求。这里有各类国内外知名导演精心打造的优秀影片，既有好莱坞大片如《泰坦尼克号》、《哈利·波特》等经典巨制，也有国内备受好评的电视剧如《琅琊榜》、《人民的名义》等高质量电视剧，更有反映社会热点的纪录片如《流浪地球》、《人类简史》等深度探讨之作，以及各类独家热播综艺节目如《极限挑战》、《奔跑吧兄弟》等热门娱乐节目，无论是剧情丰富的情节设定，还是精美的画面制作，都让我深受震撼。
在这里，我可以轻松地找到我喜欢的各种类型和题材的影片，从科幻悬疑到浪漫爱情，从历史战争到现代都市，从科幻冒险到动作战争，无一不让我大开眼界，仿佛置身于一场视觉盛宴之中。每部影片的主演阵容都是业界精英，他们凭借精湛的演技，通过深入的角色塑造，将角色的情感世界展现得淋漓尽致，使得每一个故事都能引起观众共鸣，使他们在观看过程中产生情感上的投入和共鸣。
高清免费在线剧库还拥有丰富的片源更新速度，无论是在上映的新片、热门热映电影，还是在刚出院的新剧、未播待播剧，都有着实时更新的信息动态。这种快速且全面的信息推送方式，使我能够随时了解到最新鲜、最精彩的内容，为我提供了更便捷、更广泛的观影选择，大大提高了我的影视娱乐体验。
与此高清免费在线剧库也注重用户体验的优化，提供了多种观影模式供用户自由选择，包括单人观影模式、多人观影模式、影院观影模式等，满足不同人群的需求。无论是在家中独自观影，还是在朋友聚会中分享，都能轻松实现与他人共享影片的乐趣，增强了彼此之间的互动性和社交性。
高清免费在线剧库是我对优质视听体验的独特追求，它不仅提供了丰富的影片资源，更具有优秀的观影体验和多元化的观影模式，引领着我步入了一个更为广阔的知识海洋。在这个平台上，我不仅能够欣赏到高水准的电影艺术创作，还能享受到丰富的观影乐趣，真正实现了"久热爱"，探索高清免费在线剧库，让优质视听盛宴触手可及！
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