《桃谷绘里香》：探寻日本经典女性漫画的华丽画卷——作品番号解析与历史渊源，期待 | 《潜伏》将拍电影版！看似无害的提问，也能偷走RAG系统的记忆——IKEA：隐蔽高效的数据提取攻击新范式根据披露，李振国出生于1968年，2000年创立隆基绿能的前身——西安新盟电子科技有限公司，2012年4月带领团队在上海市证券交易所上市。2014年6月卸任了董事长并担任总经理，同时兼任西安纸贵互联网科技有限公司董事，并在公司部分子公司任职等。据悉，李振国未来将专注于研发领域，推动公司BC电池技术发展。
标题：《桃谷绘里香》：探索日本经典女性漫画的华丽画卷——作品番号解析与历史渊源
《桃谷绘里香》，这是一部由日本著名画家新田雅之创作的经典女性漫画，以其精致细腻的画风和丰富的情感内涵，被誉为日本动漫界的一颗璀璨明珠。作为一部描绘日本女性形象、展现社会风貌的代表作，《桃谷绘里香》不仅在视觉艺术上赢得了广泛赞誉，更以其独特的艺术风格和深刻的社会主题，成为了日本动漫史上的重要里程碑。
让我们从作品番号的角度来解析《桃谷绘里香》。该漫画最早于1952年在日本首次出版，但其全名是《桃谷绘里香（桃谷あばな）》，直到1974年的第二季才正式定名为《桃谷绘里香》，并以此为标志，开始了长达四十余年的创作历程。《桃谷绘里香》的每一部作品都以一个或多个独立的故事线为主线，通过主角春山千惠子的成长经历，展现了那个时代日本女性的生活状态和内心世界。
从作品番号上看，我们可以看出，《桃谷绘里香》有着鲜明的时代特征。从最早的《桃谷绘里香》到后来的《桃谷绘里香二季》，每部作品均延续了《桃谷绘里香》所代表的“江户时代”的特点，如浓郁的民族色彩、独特的插图风格、丰富的女性角色塑造等。这些特色元素的共同作用，使得《桃谷绘里香》成为了一个集东方美学和现代生活于一体的艺术瑰宝。
通过对作品番号的深入分析，我们还可以深入了解《桃谷绘里香》的创作背景和历史渊源。《桃谷绘里香》的创作灵感来源于新田雅之自身的经历和对传统日本绘画的热爱。他出身于日本的江户时代，从小受父亲的影响，对绘画产生了浓厚的兴趣，尤其是对于中国古典画作的欣赏和研究。这种对中国传统文化的热爱和对日本绘画传统的传承，使得《桃谷绘里香》在创作过程中，充满了浓厚的东方意蕴和日本文化韵味。
随着时代的变迁和社会的进步，《桃谷绘里香》也与时俱进地融入了现代日本的文化元素。例如，第一季中的主人公春山千惠子虽然身份低微，但在她身上却体现出了不屈不挠的精神和坚韧不拔的毅力。这一形象的塑造，正是对现代社会中女性追求平等、自强不息精神的积极倡导，具有极高的现实意义。
《桃谷绘里香》以其精美的画面和深邃的主题，成功地诠释了日本女性漫画的魅力。作品中的每一个故事，都是对江户时代女性生活的生动描绘，反映了当时日本社会的历史变迁和社会风貌。这部作品不仅仅是一幅美丽的图画，更是日本动画史上的瑰宝，是中国乃至世界动漫艺术的重要遗产。通过对其作品番号的解读，我们可以更好地理解和品味这部作品的艺术魅力，感受那个时代的日本风情，同时也让我们对未来的发展趋势有了更深的认识和思考。
国家电影局最新备案公示显示，电影《潜伏》立项，编剧为姜伟（电视剧版《潜伏》导演、编剧）、李丽娜。
梗概：余则成与“假妻子”翠平在“天津特别市特工指导站”，巧妙周旋于敌我之间，瓦解敌人阴谋，营救革命同志。
《潜伏》根据天津作家龙一同名小说改编，原著是个短篇，不到15000字。导演兼编剧姜伟在一口气读完它之后，足足花了10个月，加了很多新的人物角色，扩写几十倍，创作出了一部40万字的剧本，并用63天的时间拍完30集剧集。
电视剧《潜伏》于2008年12月开播，如今已16年有余，豆瓣评分9.5。这一分数与《泰坦尼克号》、《美丽人生》等荣获奥斯卡金像奖的作品不相上下。
该剧2008年底登陆天津、山东、成都等地方频道后，很快又在次年4月份在北京卫视、东方卫视、重庆卫视、黑龙江卫视上星播出。开播首日，北京卫视的收视率就达到了8.01%，最后一集的收视率更是高达14%，创下了北京卫视历年播出电视剧收视率之最。
《潜伏》播出后，国家广电总局相关领导公开对此剧赞赏有加，称其为“广电总局的骄傲”。剧集获得了第27届飞天奖包括长篇电视剧一等奖、优秀编剧奖、优秀男演员奖以及优秀剪辑奖在内的四个奖项，以及第15届白玉兰奖包括最佳电视剧金奖、最佳编剧奖以及最佳男演员奖在内的三个奖项。
《潜伏》火爆，使得谍战题材再次成为荧屏上的热点，此后多年，各类风格的谍战片层出不穷，以至于有人调侃“荧屏处处抓特务！”，但没有一部能出其右。《潜伏》的成功甚至惠及家具建材市场。在北京的建材市场上，与天津站办公桌上类似的绿色玻璃台灯，销量在2009年增长了20%。
电影版《潜伏》
你期待吗？
综合 | 国家电影局官网 中国新闻周刊 豆瓣
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