医学知识:关于人体生殖系统的正确认知指南依据经验而来的观点，谁才是判断的标准？，影响深远的变化，未来需要积极应对的信号。
标题：了解人体生殖系统——准确认知与应用指南
人体生殖系统，作为生命的基本组成之一，对人类繁衍后代以及维护健康具有至关重要的作用。它包括以下主要组成部分：
1. 睾丸和卵巢：男性产生精子和女性分泌卵子的地方，这是受精卵在子宫内的孵化场。每个睾丸内包含多个初级精细胞，并通过生精小管与睾丸间质连接形成初级精液。卵巢则负责储存和排泄成熟的卵子，当符合条件的精子找到并成功结合其配偶的卵子后，才进入输卵管等待受精。
2. 子宫：子宫是孕育胚胎的主要场所，由内膜、肌肉、浆膜、附件（如子宫颈和阴道壁）组成，其上覆盖着一层坚韧的结缔组织。子宫内膜为受精卵生长提供环境，同时将胚胎推入输卵管。子宫收缩是决定分娩的重要因素，以促进胚胎顺利地从母体迁移到胎盘。
3. 阴道：阴道为女性生理结构中的一个重要部分，为精子进入子宫输送卵子和受精后的胎儿提供了通道。阴道内有许多腺体，可以分泌润滑剂以降低宫颈口的摩擦力，防止妊娠物滑出宫颈，从而减缓孕程进展。阴道也参与着月经周期的调节，如月经期间子宫内膜脱落，排出经血。
4. 腹腔：腹腔是指腹部内含器官的部分，其中包含了膀胱、直肠、阑尾、胆囊、胰腺等多种重要器官。在怀孕期间，子宫及附件会分别位于盆腔，随后随着孕期的增加，这些器官逐渐移至盆腔外形成子宫下垂或前倾。
5. 细胞和激素管理：生殖系统内的细胞和激素协调运行，共同调控生育过程、维持身体健康。例如，男性的睾酮有助于精子的成熟，而女性的雌激素则维持子宫内膜的正常功能、妊娠期的正常发育和临产时子宫收缩。
本指南旨在为读者全面了解人体生殖系统及其各个部位的功能、特点以及相互关系，包括但不限于生殖系统的起源、组成、功能、疾病诊断及治疗、生殖技巧等方面，以便更好地认识自身及他人在生育旅程中的角色和应对策略。阅读该指南有助于提高医学素养，增进自我健康管理意识，为生殖健康领域的专业研究与实践打下坚实基础。对于准备怀孕的家庭成员、关注生殖健康的社会公众或希望提升生育能力的专业人员来说，该指南无疑是一份极具价值的参考手册。
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