探索《有栖花绯》中的神秘篇章：番号寻踪与剧情揭秘重要人物的声音，能否表达群众的期待和梦想？，令人在乎的选择，可能的后果又如何？
以下是关于探讨《有栖花绯》中神秘篇章番号寻踪与剧情揭秘的文章：
《有栖花绯》是一部日本漫画作品，以其独特的魅力和丰富的想象力吸引了无数读者的关注。其中，番号寻踪这一独特线索贯穿整个故事的始末，不仅丰富了小说的内容，同时也为观众提供了一种深入探索故事情节、揭示其深层含义的方式。
番号寻踪是《有栖花绯》中一种非常重要的线索，它起源于主人公小野千寻与男主角白夜叉之间的约定。两人约定，在樱花盛开的季节，彼此找到各自心中的那个名为“番号”的秘密。这个番号代表着两个人心中对美好事物、自由精神或未知领域的一种向往和追求，同时也是他们人生道路上的一次重要抉择，对他们的成长产生了深远的影响。
在寻找番号的过程中，小野千寻与白夜叉经历了一系列的冒险和挑战，他们通过各种各样的方式寻觅这个神秘的番号。例如，他们穿越森林，攀爬高山，寻找湖泊，甚至需要应对凶猛的怪物和恶劣的天气。这些历程充满了紧张刺激和未知的危险，但每一次的探寻都让他们更加接近真正的番号，也使他们在面对困难和挫折时找到了勇气和决心。
与此番号寻踪也为小说呈现了一个宏大的世界观和丰富的文化内涵。通过寻找番号，小野千寻不仅见证了自然的力量和生命的力量，更感受到了人性的复杂和多元。她从一个天真无邪的女孩成长为一位坚韧不拔的青年，她的成长过程本身就是一次探索自我、发现自我的旅程，是对生活和未来的理解和感悟。
番号寻踪还展现了小说对于友情、爱情、亲情等多个主题的独特解读。在小野千寻与白夜叉的番号寻踪之旅中，他们相互依靠、互相扶持，共同度过了许多困难和挑战。这种深厚的友谊和感情，不仅是他们二人之间的情感纽带，也是他们寻找番号过程中不可或缺的精神支柱。番号寻踪也体现了小说对于真爱、信仰和牺牲等深刻主题的探讨，让人们深刻意识到，只有在最艰难的时候，才能真正理解什么是真正的爱，什么是为了信念而付出的一切。
《有栖花绯》中的番号寻踪与剧情揭秘是一条充满神秘和意义的道路。通过对番号寻踪的深入了解和解读，我们能够更好地理解作品的主题和人物形象，更深入地感受作者对于生活的热爱和探索，以及对于人类内心世界的深刻洞察。这无疑为读者提供了全新的思考视角，使得《有栖花绯》这部作品更具深度和广度，成为一部值得反复品味和深思的作品。
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