王者荣耀史上经典画面：貂蝉与两只大白兔互动的神秘诡计揭秘！深入人心的倡导，真正意义是什么？，影响深远的变化，未来需要积极应对的信号。
以《王者荣耀史上经典画面：貂蝉与两只大白兔互动的神秘诡计揭秘》为主题，我们将深度探讨王者荣耀这款游戏中的一个经典画面——貂蝉和两只大白兔的互动，以及这个画面背后所蕴含的独特、神秘的诡计。
在王者荣耀中，貂蝉作为一个深受玩家喜爱的角色之一，她的形象以其优雅动人的身姿、机智勇敢的性格和卓越的操作技巧而闻名。她经常在团战或个人竞技模式中展现其独特的魅力，成为团队的重要核心成员。貂蝉在游戏中的表现并非总是那么完美，偶尔也会遭遇一些尴尬的局面。其中，当貂蝉与一只大白兔进行互动时，这种特殊的画面便显得尤为引人注目。
这幅画面发生在一场史诗般的战斗中，貂蝉所在的队伍正在与对手展开激烈的对抗。在关键时刻，貂蝉成功击杀了敌方一名关键英雄后，她瞬间失去了对战场面的控制权。此时，她的队友们发现貂蝉突然间变成了两只大白兔，它们正静静地站在她的身边。这一突如其来的转变让所有人感到惊讶，同时也为后续的剧情发展埋下了伏笔。
貂蝉变身大白兔的画面被迅速捕捉到了屏幕上的影像，观众们纷纷猜测她究竟是如何做到这一点的。有人猜测可能是游戏中设计的一个特殊机制，使得貂蝉在击杀特定敌人之后，可以暂时失去意识并幻化成其他的生物形态。也有人认为这是对现实生活中动物行为的一种模拟，比如现实中某些人可能会出现瞬间失忆或者变成动物的行为。无论哪种解释，这都为貂蝉这一角色增加了丰富的想象力和无限的可能性。
与此画面中的两只大白兔的形象也在无形中强化了貂蝉作为女性角色的魅力。她们的眼睛如同两颗明亮的大珍珠，闪烁着智慧和机敏；他们的毛发洁白如雪，透露出纯净和纯洁的气息。这种反差明显的视觉效果，既展示了貂蝉的美丽外表，又突出了她内在力量与决断力的互补性，使她在众多英雄中脱颖而出。
但更令人感兴趣的是，貂蝉在变身大白兔之后，她与大白兔之间的互动方式。大白兔似乎并不害怕貂蝉的变化，反而愿意与之亲近。在战斗间隙，他们会在空中相视一笑，仿佛在传递友好的信号。在战斗结束后，貂蝉还会用树枝将大白兔轻轻放在地上，似乎在表达对她宠物的感激之情。这些看似简单的举动，却揭示了一个微妙的真相——貂蝉不仅是一个强大的战士，也是一个富有爱心和同情心的女性角色。
貂蝉与两只大白兔的互动画面是王者荣耀游戏历史上的一道独特风景线，它展现了貂蝉的独特气质和冒险精神，也为整个故事增添了丰富的色彩和情感张力。通过这样的揭秘，我们不仅能更好地理解和欣赏貂蝉这位中国历史文化名将的魅力，也能感受到游戏中人物与环境之间微妙而又深刻的关系，从而深化对游戏内涵的理解和欣赏。而那神秘的诡计，既是游戏设计的巧妙创意，也是人物性格的真实呈现，更是中华文化对于生死、忠诚、善良等价值观的生动诠释。
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