女性如何把握男性的重心与姿态：上下位的正确指引与精髓详解促使思考的现象，这背后的逻辑是什么？，知识的前沿探索，未来是否具备更多的启发？
在现代社会中，男性和女性在家庭、工作和社会生活中扮演着不同的角色和定位。特别是在男女平等、尊崇女性地位的社会背景下，我们更应该关注女性如何有效掌握并尊重男性在职场和生活中的重心与姿态。在这个过程中，上下位关系的重要性不容忽视，以下将从正反两方面探讨这个话题。
让我们从正面来看待，男性应当给予女性适当的支持和指导。在许多文化中，男性被视为主导和决策者，而女性则被期望扮演贤妻良母的角色。在这种传统观念的影响下，很多男性可能会对女性的工作能力和才能持有偏见，认为她们只是负责家庭照顾和家务劳动，难以独立承担社会责任和职业发展。在这种情况下，女性需要打破传统的思维模式，理解和接受男性在事业上的重要性，寻求上级的认可和指导，同时也需要具备自我提升的能力和策略。
具体来说，女性可以尝试以下几个步骤来把握男性的重心与姿态：
1. 自我认知和职业规划：了解自己的优势和劣势，明确自身的职业目标和发展方向。女性应主动寻找和展示自己的专业技能和能力，例如学习新知识、提高工作效率、参与公司项目管理等，以此证明自己有能力胜任相应的工作岗位。女性还需要结合市场趋势和行业发展趋势，制定切实可行的职业发展规划，以适应不断变化的市场需求。
2. 建立良好的人际关系：在职场中，良好的人际关系对于个人的发展至关重要。女性可以通过建立广泛的人脉网络、积极参与团队活动、注重沟通协作等方式，扩大社交圈子，积累资源和机会，从而获得更多的支持和帮助。与男性同事和上司保持和谐稳定的关系，避免因为性别差异引发不必要的矛盾或冲突，这对于塑造积极向上的人际关系具有积极的推动作用。
3. 展现自信和成熟：女性应该学会在工作中展现自己的专业素养和独立思考能力，而不是仅仅依赖于男性。通过积极参与讨论、分享观点、提出创新解决方案等方式，表现出自身的领导力和创新精神。女性也需要展现出成熟稳重的一面，避免过于情绪化或冲动的行为，这在面对复杂问题和压力时尤其重要，能够更好地保护自己和团队的安全与发展。
4. 尊重他人的空间与权利：男性是家庭中的主要经济支柱和决策者，他们在家庭事务和企业运营中有较大的影响力和决定权。女性在处理婚姻关系、家庭责任以及职业生涯中的种种抉择时，应当尊重男性的空间和权利，不轻易干涉其私人生活和工作决策。这意味着需要保持理解和支持的态度，倾听男性的需求和建议，并尽力为他们提供一个舒适、自由且尊重的工作环境。
5. 完善自我修养和情感表达：在处理人际关系和处理男性角色时，女性还需要不断提升自我修养和情感表达能力。这包括培养自己的情商，懂得控制情绪、有效地解决冲突和调节压力；修炼自己的沟通技巧，学会清晰地表达自己的想法和感受，同时也要善于倾听他人的意见和建议；加强对自己内外兼修的认知，接纳多元化的文化背景和个人特质，以此拓展自我视野和包容性。
女性在把握男性的重心与姿态时，既要认识到男性在职场和家庭中的重要作用，也要学会从自身出发，积极发掘自己的优点和潜力，通过自我认知、人际交往、工作能力提升、情感表达完善等多种方式，实现内外兼修的全面发展。只有这样，女性才能真正成为男子汉，共同构建一个更加平等、和谐、活力四溢的家庭和社会环境。
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