揭秘《火影忍者》中鸣人与所有角色的原画创作：生动描绘战力再现与情感交织的真实画卷关键时刻的决策，背后你又看到了什么？，令طم事项的解读，是否蕴藏深意？
《火影忍者》中的鸣人，以其独特的人格魅力和坚韧不拔的精神面貌深受广大观众喜爱。这部动漫以其丰富的剧情、丰富的人物设定以及精致细腻的动画制作，不仅在世界范围内赢得了无数粉丝的喜爱，也在许多层面上为观众呈现了一幅生动描绘战力再现与情感交织的真实画卷。
在人物形象上，《火影忍者》中的鸣人无疑是其最大的亮点之一。他身材魁梧，身手敏捷，以独特的木叶宗衣裳和独特的佩带——木叶之印闻名于世。他的眼睛闪烁着坚毅的光芒，犹如能洞察一切的鹰眼，无论是在战斗中还是在日常生活中，都能展现出无比的勇气和决心。而他的性格则如同火焰一般热烈、炽热，充满了对朋友的信任与忠诚，又有着对自我挑战的欲望。这样的形象设计，既符合了现代人的审美观念，也很好地展现了动漫作品对于人物个性塑造的独特视角。
从漫画剧情的角度来看，《火影忍者》中的鸣人与所有角色之间的情感交织更是让人印象深刻。每个角色都有自己的故事线和情感纠葛，他们之间的关系复杂而深刻，既有友情、亲情、爱情等多种情愫交织在一起，也有战斗、背叛、成长等复杂的矛盾冲突。如漩涡鸣人与宇智波佐助的友情是建立在共同的梦想和命运上的，他们的友情并非一帆风顺，甚至经历了多次危机和挫折，但他们始终相互扶持，一起面对困难，实现了自我超越；他们的爱情也是充满了痛苦和挣扎，但最终他们都选择为了保护自己所爱之人而战，这种生死相依的爱情，不仅展现了人性的伟大和无私，也深深地打动了每一位观看者的心。
从艺术风格的角度看，《火影忍者》中的视觉表现手法也给人留下了深刻的印象。其画面构图巧妙，色彩搭配和谐，人物动作流畅自然，每一个细节都处理得恰到好处。特别是鸣人的形象设计，通过对角色身体线条的精确描绘和面部表情的生动捕捉，使得鸣人不仅具有强大的战斗力，更具有鲜明的人性特色和独特的个性魅力。比如他的火影造型，既有强烈的视觉冲击力，又有深厚的艺术内涵，既体现了日本传统的和风美学，又融入了现代的时尚元素，使其在众多的忍者形象中独树一帜。
《火影忍者》中的鸣人以其独特的人物形象、丰富多彩的情节和精细的艺术表现，成功地刻画出了一部展现战力再现与情感交织的真实画卷。无论是他对朋友的深情厚谊，还是他对自我的坚定追求，都深深打动了观众的心，使他们在观看了这部动漫后，不仅收获了感动，也感受到了生活中的真谛和力量。这也正是《火影忍者》的魅力所在，它不仅仅是一部讲述忍者世界的热血冒险动漫，更是一部揭示人性、传达价值观、传递情感正能量的优秀作品。
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