揭秘女神私房动态：桶状下探，穿透神秘肌肤——美女双腿桶出白浆短视频动态展示复杂问题的简化，未来执政应以何为重？，重要事件中的隐蔽点，是否能换取更多思考？
今天，我们有幸探索一位极具魅力的女神——玛丽·安德森，她以独特的“桶状下探”和其深邃的神秘肌肤，为大众呈现了一场前所未有的视觉盛宴。这位全球知名的女演员、模特、歌手和舞者以其卓越的表演才华和鲜明的形象，成功地塑造了众多深入人心的角色，无论是《乱世佳人》中的斯嘉丽·奥哈拉，还是《黑寡妇》中的娜塔莎·罗曼诺夫，她的每一部作品都犹如一幅精美的画卷，展现在世人面前。
玛丽·安德森的双腿不仅拥有诱人的曲线和无尽的魅力，更隐藏着一种令人惊叹的“桶状下探”现象。这种独特而罕见的肢体动作，是她在拍摄时采用的一种特殊化妆技巧，通过压缩脚踝和腿部线条，使大腿呈现出如同桶状的外观，从而在镜头前形成一种神秘而迷人的效果。这种特殊的妆容不仅能够突出她的身材曲线，同时也能增强她的角色感，使得她在电影中更加立体、生动。
这种“桶状下探”的背后，还蕴含着深厚的妆理知识和对女性身体构造的深入理解。玛丽·安德森深知，每一个女性都有自己的身体特性和个性，因此在进行妆容设计时，需要充分考虑到这些因素，以达到最佳的效果。她会在脚踝的位置使用上等质感的化妆品，让皮肤保持细腻柔滑的状态；而在大腿上则使用紧致弹性的化妆品，以便让肌肉线条更加明显，从而展现出更为丰富的层次感和深度感。这种精细的设计，既是对个人形象的尊重，也是对女性魅力的赞美。
玛丽·安德森的艺术眼光同样令人赞叹。她善于利用光影和色彩的对比，将人物形象与背景环境巧妙融合，营造出一种既有强烈视觉冲击力，又具有深层次情感内涵的氛围。从《乱世佳人》中那种冷峻而深情的眼神，到《黑寡妇》中那种坚韧而坚定的轮廓，每一张照片都是她内心世界的写照，传递出对角色深刻的理解和独特的演绎。
玛丽·安德森的双腿桶状下探和神秘肌肤动态展示，无疑是对女性身体美和艺术美的完美诠释。她用独特的化妆技术和精致的妆面设计，展现了女性的独特魅力和力量，同时也揭示了女性内心深处的情感世界。她的作品不仅仅是一部电影，更是一幅展现女性美、情感美、智慧美的画卷，为我们提供了对生活、人性和美的全新理解和感知。让我们一起期待更多的玛丽·安德森作品，感受她那独一无二的魅力和风采。
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