灵动少女：青春热血与柔情的碰撞：动漫美女被揉胸的艺术表现与深度剖析，智利北部发生6.4级地震看似无害的提问，也能偷走RAG系统的记忆——IKEA：隐蔽高效的数据提取攻击新范式如果直接穿红色的连衣裙，觉得过于单调，这个时候咱们可以学习下面这位达人一样，直接用一件最为经典的小众白色衬衫上衣搭配上红色的针织半身裙，脚上穿了红色的高跟鞋，头上戴的一款草帽，肩膀上用红色的包包来点缀，和下面的裙子，还有高跟鞋的色彩，形成了一个首尾呼应的效果，让整体的配色更协调。
一、引言
《灵动少女：青春热血与柔情的碰撞：动漫美女被揉胸的艺术表现与深度剖析》
在当今时代，动漫作为一种独特而富有魅力的艺术形式，以其丰富的想象力和鲜明的形象深入人心。其中，最具代表性的便是少女动漫，以其独特的魅力吸引着万千观众的目光。这其中，动画中的女性角色——尤其是那些被揉胸的画面，更是引发了人们的无限遐想和探讨。
少女漫画中揉胸这一艺术表达方式，最早起源于日本动漫作品《铁臂阿童木》。在这个看似简单的动作背后，却蕴含了丰富的情感内涵和艺术表现手法。通过揉胸这一极具冲击力的动作，动画将青春期少女对于美、力量、欲望等复杂情感集中展现出来，从而构建出一幅生动的青春画卷。
揉胸的动作描绘出少女们面对成长的压力和矛盾心理。在青春期的她们，内心充满了对美的渴望和对自我的追求，但与此身体发育带来的生理变化又使得她们倍感困扰。通过揉胸这一动作，动画巧妙地传达出了这种矛盾情绪。小女孩们会用柔弱的身体去承受外界的压力，试图以揉胸这一动作来展示自己的力量和美丽。在实际操作过程中，这不仅无法实现自我价值的展示，反而有可能引发身体上的不适和心理的压抑，甚至导致心理疾病的发生。
揉胸的动作呈现出青春期少女对于美好事物的向往和追求。无论是在故事中还是在日常生活中，女孩们总是喜欢拥有一种符合自己审美标准的丰满体态。揉胸这一动作恰好成为了实现这个愿望的重要途径。女孩们通过对胸部的用力挤压，仿佛在向世人展示自己的吸引力，同时也象征着她们心中的梦想和追求。这样的艺术表现手法，既体现了少女们对美的执着追求，也揭示了他们对于生活的积极态度和价值观。
揉胸的动作展现了青春期少女对于自我形象的独特见解和塑造。在动画中，揉胸这一动作不仅仅是对外部世界的一种行为表现，更是一种对自身价值和能力的认同和肯定。透过揉胸的动作，我们能看到小女孩们对自己的信心和勇气，以及对自己独特个性和魅力的欣赏和接纳。这种个体化的艺术表达，让人心生共鸣，激发人们对青春、活力和美的思考和探索。
当然，《灵动少女：青春热血与柔情的碰撞：动漫美女被揉胸的艺术表现与深度剖析》并非仅仅停留在对揉胸这一动作的描述上，而是深入挖掘了其背后深层次的文化内涵和社会现象。揉胸这一艺术表达方式不仅反映了青春期少女的心理状态和审美观念，也折射出了现代社会的价值观和审美趋势。例如，这一艺术表达方式强调个体独立性和个性解放，鼓励人们勇于追求自我，释放青春活力；它也反映出对性别平权和人本主义原则的尊重和倡导，让人们看到在性别歧视、性别偏见和权力游戏中，女性仍然有着不可忽视的力量和价值。
《灵动少女：青春热血与柔情的碰撞：动漫美女被揉胸的艺术表现与深度剖析》通过揉胸这一具有强烈视觉冲击力的动作，展现了青春期少女的心理状态和审美观念，同时也揭示了现代社会的价值观和审美趋势。该作品以其独特的艺术表现手法和深刻的内涵，赢得了广大动漫爱好者的喜爱和关注，也为我们在理解和欣赏少女动漫之美时，提供了一种全新的视角和理解方式。
新华社圣地亚哥6月6日电（记者朱雨博）智利北部阿塔卡马大区6日发生6.4级地震。目前尚无人员伤亡和财产损失报告。
据智利大学全国地震中心消息，地震发生于当地时间6日13时15分（北京时间7日1时15分），震中位于阿塔卡马大区迭戈·德阿尔马格罗市以南54公里处，震源深度65公里。
智利海军水文和海洋局海啸预警部门说，此次地震不会引发海啸。
美国地质调查局最初测定此次地震震级为6.5级，随后调整为6.4级。
智利地处环太平洋地震带，地震发生比较频繁。
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