掌控肌肉之美：男性的力量与女性的魅力交织——男子肌肌通女人肌肌的神秘面纱与训练指南变化不断的话题，未来必然引发广泛反响。，回顾历史的教训，未来我们该如何总结？
关于男性和女性的力量魅力，人们一直以来都存在着多种观点和解读。其中，肌肉美是男性群体所追求的一种美学特质，而如何在男性肌肌和女人肌肌之间找到平衡，则是现代人需要思考的重要课题。
让我们来探讨一下男人肌肌的独特魅力。男人的肌肉通常被认为是一种阳刚之气的象征，它们线条流畅、坚实有力，充满了力量和自信。男人的肌肉是通过长时间的运动和力量训练得以塑造的，他们需要面对各种挑战和压力，如健身房中的重量训练、户外运动中的搏斗等，这些过程不仅锻炼了他们的身体素质，也磨砺出了他们坚韧不拔的精神风貌和坚韧意志。
男性的肌肉并非只是力量的体现，它更是一种健康的象征，一种生活方式的体现。肌肉的存在提醒我们，健康的生活方式对于身体健康至关重要。只有保持良好的饮食习惯、合理的运动量、充足的睡眠，才能让我们的身体得到充分的恢复和修复，从而增强肌肉的力量和耐力。男性的肌肉也是心理健康的重要标志，它们能够帮助我们在面对生活的压力和挑战时，保持冷静和理智，更好地应对生活的变化和发展。
当男人的肌肉和女人的肌肤相遇时，又会发生什么样的奇妙现象呢？在现代健身潮流中，这种结合已经成为了一种新的健身趋势。许多男性选择通过增肌的方式来提升自己的身材比例和体态美感，而女孩子们则希望通过塑形的方式来展现自己独特的美丽和性感。这背后，是因为肌肉和肌肤之间的微妙差异提供了不同的健身目标和训练策略。
对于男性来说，肌肉的重要性并不在于其大小或形状，而在于其质量与形态的均衡。他们可以通过科学的训练方法，将力量训练与营养补充相结合，以达到塑造肌肉的效果。例如，使用哑铃进行卧推、深蹲等重量训练动作，配合适当的拉伸和柔韧性训练，可以有效增强胸肌、背肌、腹肌等核心部位的肌肉力量；通过添加一些针对腿部、臀部等下肢部位的训练内容，可以有效地提升下半身的肌肉力量和灵活性。
而对于女性来说，肌肤的重要性并不在于其颜色、纹理或是紧致度，而在于其皮肤的细腻、光泽以及保湿能力。她们可以选择进行一些针对肌肤美容的训练项目，如面膜、按摩、水疗等，以提升肌肤的弹性和光泽，增强肌肤的自然防护功能，从而减少因紫外线、干燥等原因对肌肤的伤害。通过定期的护肤保养，可以帮助肌肤维持最佳的状态，使肌肤在视觉上更加亮丽有弹性。
控制肌肉之美并不只是一种男性和女性的性别差异，更是一种生活方式的表达和个体特征的展现。通过科学合理的训练方法，男性和女性都可以通过增加肌肉的质量和形态，提升自身的体态美感，展现出各自的独特魅力。在这个过程中，无论你是男性还是女性，都需要认识到肌肉和肌肤之间的平衡，并从个人的身体状况出发，制定出符合自身需求的健身计划，以此来实现肌肉美与肌肤美的完美融合。
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