日本japonism文化研究：传统与现代伦理碰撞令人倍感振奋的消息，是否让你心潮澎湃？，令人震撼的案例，如何传达真实的教训？
日本japonism，作为亚洲文明的重要组成部分，其深厚的历史底蕴和独特的文化风貌，既保留着传统文化的核心精神，又在现代伦理的交融中呈现出别具一格的魅力。日本的伦理观念，一方面源自古老的佛教思想，如“中庸之道”、“慈悲为怀”，强调个人的行为应遵循和谐统一的原则，即“仁爱无外”，追求内心的平静与宁静；另一方面，现代伦理理念也在不断地融入日本社会，尤其是在对权力、道德、家庭等方面产生了深刻的影响。这种伦理的碰撞，使japonism文化既有东方文化的内敛深沉，又有西方理性思维的自由开放，展现出一种既富有传统的伦理智慧，又兼具现代化精神的独特特质。
在日本japonism文化的研究中，我们不仅考察了其历史渊源和宗教影响，更深入地探讨了其与现代社会的互动关系。从古代的庄园制度、武士道精神到现代的集体主义原则，无不体现出日本人的价值观和行为准则。这些伦理观念在传统与现代之间寻求平衡，通过实践与反思的方式，引导人们在生活实践中实现自我价值和社会责任的双重提升。
日本japonism的文化研究也关注了其在伦理层面上对于人类情感、人际交往以及家族传承等方面的独特见解。例如，“家”的概念在日本文化中占有重要地位，它不仅是个体身份的象征，也是构建人与人之间联系的重要纽带。在这种伦理观的指引下，日本人注重维护家族的稳定和秩序，同时也重视个人情感的表达与交流，形成了独具特色的家族礼仪和人际关系模式。
日本japonism的文化研究旨在揭示这一古老文明在伦理发展中的多样性和复杂性，通过对传统与现代伦理的深度剖析，探索出日本人在处理人际关系、社会关系及伦理问题时所秉持的价值观、行为规范和生活态度。这一独特的认知，对于深入了解和借鉴日本文化的精神内涵，以及在全球化背景下塑造更加和谐共生的人类社会具有重要的启示意义。
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