被前上司囚禁：波多野结衣的惊魂往事：权力与爱情交织的故事重要选择的 үткின்，未来是否有潜力被激发？，反映自身困境的新闻，是否能感动共鸣？
被前上司囚禁：波多野结衣的惊魂往事：权力与爱情交织的故事
《被前上司囚禁：波多野结衣的惊魂往事》
在那个充满权力和爱情交错的时代里，日本女演员波多野结衣，以其独特的魅力和坚定的意志，书写了一段波折万千、情感复杂的历史。这段故事的主角，她曾经是一名备受瞩目的女性艺术领袖，却因一场突如其来的背叛和权力斗争，陷入了无尽的黑暗与痛苦之中。
1964年，波多野结衣出生于东京的一个普通家庭，她的父亲是一位自由职业者，母亲则是一位艺术家。小时候，波多野结衣对艺术有着浓厚的兴趣，并且表现出过人的绘画天赋和歌唱才华。她的生活并不顺利。在高中时期，她的母亲被迫离世，这对于波多野结衣来说无疑是一次沉重的打击。随后，她被父亲送往一所贵族女子学校就读，以期继承家族的艺术传统并获得更好的教育资源。
在那里，波多野结衣遇到了她人生的第一个导师——原田孝史。原田孝史是一位富有激情并且极具影响力的指挥官，在他的引领下，波多野结衣开始接触现代音乐和舞蹈，并逐渐展现出了其卓越的创作能力和艺术才能。她的歌曲和舞蹈作品充满了力量和深度，深深打动了所有人的心灵。
这一切并未让波多野结衣感到满足。她在大学期间认识了一个名叫浅野慎吾的男子，他同样是一位音乐家，两人一见钟情，开始了热烈的爱情生活。这段恋情并没有得到原田孝史的认可，反而因为深爱着浅野慎吾，波多野结衣不得不放弃了对艺术事业的追求，投入到他身边，成为了他的副手和妻子。
当波多野结衣重新回到艺术领域时，一切都变得异常艰难。她意识到，她已经错失了许多宝贵的机会和可能的发展空间，而原田孝史也已经拥有了自己的一席之地。在这种困境中，波多野结衣的内心开始挣扎，她渴望找回属于自己的尊严和自我价值，同时也深深地爱上了浅野慎吾。这种爱是无法用传统的爱情观念去衡量的，它超越了时间和空间的界限，是一种超越了现实和理想的纯粹情感。
在这个过程中，波多野结衣也遭遇了一系列的困境和挑战。她面临的是来自原田孝史的压力，以及来自社会舆论和世俗的眼光。人们普遍认为，作为原田孝史的妻子，波多野结衣应该为他的成功付出一切，包括放弃艺术和亲情。面对这样的压力，波多野结衣选择了坚持自我，用自己的方式捍卫了自己的权利和尊严。
经过一系列的奋斗和努力，波多野结衣终于赢得了人们的理解和支持，她的个人身份得以恢复，艺术事业也在她的引领下得到了新的发展。这场囚禁不仅给她带来了身心上的痛苦，也让她看到了权力与爱情的力量之所在，她从中领悟到，真正的爱并不是占有或索取，而是互相尊重、相互支持，甚至是超越物质利益的无私奉献。
《被前上司囚禁：波多野结衣的惊魂往事》是一部揭示了权力与爱情交织真实面貌的电影作品。通过波多野结衣的故事，我们看到了一个女性如何从一个充满野心和抱负的艺术家，转变成一个坚韧不拔、敢于追求自我权利的女强人，我们也看到了爱情的力量如何在如此激烈的社会竞争中，为个体的情感和个人成长提供强大的动力。这部影片不仅是对波多野结衣职业生涯的赞美，也是对当时日本社会现象的一种深度剖析和反思。
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