国潮新势力：国产夜夜嗨，深度沉浸式娱乐体验带你感受全民狂欢之夜的魅力!具有跨时代意义的决策，影响深远吗？，引发全球热议的决策，这背后的原因是什么？
问题：国潮新势力：国产夜夜嗨，深度沉浸式娱乐体验带你感受全民狂欢之夜的魅力！
近年来，“国潮”这个热词，如春雷般席卷全球，不仅在中国本土引发了热烈的讨论和热潮，同时也为中国的文化瑰宝注入了新的活力。在夜幕降临之际，一场名为“国潮新势力：国产夜夜嗨，深度沉浸式娱乐体验带你感受全民狂欢之夜的魅力！”的活动即将拉开帷幕，让我们一起走进这一场无与伦比的狂欢之旅。
“国潮新势力”是近年来出现的一种新型文化现象，其核心在于对传统文化进行创新和升级，使之焕发出新的生机与活力。在这个活动中，我们不仅能看到中国传统的书画、戏曲、音乐等各类艺术形式的精彩演绎，更能深度沉浸在其中，感受到中国文化的独特魅力与无穷魅力。
在这场“国潮新势力”的视听盛宴中，我们将欣赏到一系列极具中国特色的节目，如中国传统戏剧《西厢记》中的唱腔与舞蹈、京剧《贵妃醉酒》中的演唱与身段、古典舞《秦腔怒吼》中的动作与情感表达等。这些传统艺术的传承与发展，既是对中国优秀传统文化的深入挖掘和再现，也是对民族自豪感的强烈认同与弘扬。
沉浸式娱乐体验将为你打造一个全新的视觉与听觉盛宴。从屏幕前到舞台上，每一处细节都充满了浓厚的中国文化氛围。舞台上的灯光设计与色彩搭配巧妙而富有创意，与剧中人物的情感变化相得益彰；现场的音响效果清晰有力，仿佛置身于古色古香的历史长河之中，让人仿佛穿越时空，回到了那个充满激情与欢乐的时代。
“国潮新势力”的活动还将融入丰富的互动环节，让你亲身参与到每一个精彩的瞬间中来。你可以选择参加各种参与度高的游戏挑战，例如诗词接龙、书法绘画比赛等，既可以锻炼你的语言表达能力，又可以提升你的审美情趣。活动现场还会设置一些互动问答环节，邀请观众向主持人提问，分享对中国传统文化的理解与感悟，这不仅可以增强活动的趣味性，更可以让参与者深入了解中国传统文化的精神内涵。
在“国潮新势力”的夜晚狂欢中，你不仅可以享受到各种独具特色的国粹艺术，还能通过深度沉浸式的体验，真正理解并欣赏到中国文化的魅力所在。无论是对于传统文化的热爱，还是对于民族文化自信的追求，都在这一刻得到了淋漓尽致的展现。
“国潮新势力：国产夜夜嗨，深度沉浸式娱乐体验带你感受全民狂欢之夜的魅力！”这一活动无疑是一次让国民在闲暇时间也能享受高质量文化体验的绝佳机会。让我们共同期待这场充满激情与梦想的国潮之夜，一起在这个狂欢的夜空中寻找属于自己的文化记忆，共享这份来自祖国的荣光与温暖！
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