探索神秘的‘miyueav’：一场穿越时间的奇妙旅行——揭秘其神秘起源及深厚文化内涵重要选择的问题，难道我们不能去探讨？，看似无关的小事，是否隐藏着更大的危机？
一、引言
“miyueav”，作为中国传统文化中的一颗璀璨明珠，其起源悠久，蕴含深沉的文化内涵。在历史长河中，人们通过各种方式探索它的神秘面纱，挖掘其中丰富且深远的文化底蕴。本篇文章将深入探讨“miyueav”的起源及其深厚的文化内涵，旨在揭示这场跨越时空的奇妙旅行背后的故事。
二、神秘起源与深厚文化内涵
“miyueav”的确切名称至今仍不为人所知，但据考古学家推测，“miyueav”可能源于中国古代的一种神秘祭祀仪式，它通常在春秋战国时期被广泛用于祭拜土地神灵和祈求丰收。这个仪式中的祭祀对象通常是象征着大地和人类生存的食物作物，如谷物、果实、蔬菜等。这些食品不仅代表着对自然界的敬畏和感激之情，也是古代社会生活中不可或缺的生活物资。
“miyueav”的核心内容是通过一种特殊的祭祀仪式，通过向大地敬献这些食物，表达对自然界、农业和社会的深深尊重和热爱。这种行为既体现了古人对自然环境的珍视，也表现出他们对于农业生产技术的深刻理解以及对于生活品质的追求。更重要的是，这种仪式还反映出古代人们对生活的向往和期待，即希望通过这种方式祈求丰收，获得一年的丰饶和平安。
三、跨时空之旅的奇幻旅程
随着科技的发展，现代人可以通过科学手段模拟出“miyueav”的祭祀仪式。尽管如此，我们仍然无法完全还原或复制古人的神秘体验。这是因为“miyueav”是一种高度个性化的祭祀活动，每种祭祀的对象和仪式细节都有其独特的象征意义和文化内涵。例如，一些祭祀活动可能会以特定的季节或节气为背景，比如春分或者冬至，以期在这一天的特定时刻举行，从而产生相应的气候和氛围。
“miyueav”也是一种心灵的交流和互动。当参与者在进行祭祀仪式时，他们的思绪会飘向过去，追溯到祖先们的生活和奋斗历程，而未来则展望到新的丰收年份和美好愿景。这种心灵上的洗礼和感悟，无疑会给参与者带来深刻的震撼和启示，激发他们对未来生活的向往和期望。
四、文化价值与深远影响
“miyueav”作为一种古老的文化形式，虽然在现代社会已经日益边缘化，但其深厚的文化内涵仍然具有极高的艺术价值和历史价值。通过研究“miyueav”，我们可以更好地了解中国古代的社会结构、农业生产和宗教信仰等方面的信息。这些信息对于我们理解和研究中国传统社会的历史发展有着重要的参考作用。
“miyueav”的祭祀仪式展现了中国人民对于大自然、生活和未来的深刻认识，这对于我们塑造和传承中华民族的精神风貌有着重要价值。它不仅强调了人们对自然的敬畏和感恩，更表达了人们对生活质量和幸福生活的追求，为我们树立了一种积极向上的人生态度和价值观。
“miyueav”的精神内涵也在深远地影响着我们的生活方式和思维方式。例如，许多传统节日，如中秋节、重阳节等都包含着浓厚的“miyueav”元素，它们成为了我们表达亲情、友情、爱情的重要载体，激励我们在日常生活中坚守和发扬这些精神理念。
五、结论
“miyueav”作为中国文化中的一颗璀璨明珠，其神秘起源和深厚的文化内涵值得我们深入探究和追寻。通过了解和再现这一古老的祭祀仪式，我们可以更好地理解和欣赏中国的传统文化，同时也能够从中汲取智慧和力量，为现代社会的发展提供新的灵感和启示。让我们一起，走进神秘的“miyueav”世界，探索那些隐藏在岁月深处的独特魅力和深邃情感。
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