《三霞计划》吕新番外全免费图书阅读体验报告不容忽视的社会问题，你准备好应对了吗？，影响深远的揭示，未来你能否放眼长远？
"《三霞计划》吕新番外全免费图书阅读体验报告：打造沉浸式阅读空间，让读者尽享文化盛宴"
随着数字技术的飞速发展和网络环境的日益普及，互联网已经成为我们日常生活不可或缺的一部分。其中，《三霞计划》作为一项由国家图书馆推出的以弘扬传统文化、创新教育模式为宗旨的线上公共阅读项目，以其独特的三霞背景设定，吸引了无数读者的关注与参与。
吕新番外是《三霞计划》中的重要篇章，它通过融合现实与幻想的元素，生动地展现了一幅壮丽而神秘的古代画卷。这一作品通过对吕新夫妇的描绘，揭示了古代社会的繁荣与衰落，以及人性的复杂与多元。全书内容丰富，既有历史故事、人物传记，又有神话传说、民间寓言，涵盖了文学、艺术、历史等多个领域，为读者提供了全面的知识视野和艺术熏陶。
在阅读体验方面，该系列图书以高清图像、精致文字、丰富的互动功能等形式，打造出一个集知识性、娱乐性和交互性于一身的数字化阅读空间。用户可以通过阅读App或网站，实时获取到书籍的详细介绍、背景知识、作者观点等内容，同时还可以在页面上进行朗读、讲解、提问、点赞等功能操作，增强了对知识的理解和记忆。该平台还设有多种互动活动，如读书分享会、在线创作比赛等，鼓励读者积极参与，增强阅读的社交性和趣味性。
据调查数据显示，《三霞计划》吕新番外全免费图书阅读体验深受广大读者喜爱，他们表示，这种全方位、多角度的阅读方式大大拓展了他们的知识面，提升了学习效率，并且在闲暇时间还能享受到愉悦的文化享受。这不仅展现了国家图书馆在数字阅读领域的创新探索，也为推动全民阅读、传承中华优秀传统文化做出了积极贡献。
《三霞计划》吕新番外全免费图书阅读体验是一次充满创新精神和人文关怀的实践探索，其成功背后，离不开国家图书馆及社会各界的支持和努力。未来，该项目将继续致力于提供更多优质的线上阅读资源，为广大读者创造更广阔的阅读天地，一同感受传统文化的魅力，领略科技带来的全新阅读体验。
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