揭秘十八款禁止查看尿口入口中文版：法律与健康背后的隐藏限制——详述控管措施与重要性，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实探白酒调整周期下的茅台镇：大订单少了，“酒二代”笃信酱酒价值一直都在西南财经大学国际本科2+2是计划外招生，不影响高考和志愿填报，高考前报名录取率更高！学生可以提前参加学校的自主招生考试，拿到预录取offer，再安心参加高考，相当于给自己本科升学找了一个备用保险方案！
二十一世纪以来，随着科技的发展和生活节奏的加快，网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。在这个数字世界中，某些特定的应用程序和服务可能会受到严格的法律和道德监管，其中一项重要的法规就是禁止查看尿口入口中文版。这项禁令涉及到多个层面，包括法律规制、公共卫生和社会公众权益保护等多个方面。
从法律角度来看，中国政府在2019年实施了《中华人民共和国网络安全法》等法律法规，明确规定了互联网服务提供商（ISP）必须遵守的基本安全标准和义务，其中包括对用户隐私权和信息安全的保护。这些规定要求ISP不得允许未经许可或不经过用户授权的情况下，将用户个人信息展示给第三方，包括尿口信息。具体来说，中国互联网企业应明确告知用户其尿口信息可能被收集、使用和存储的目的，以及用户的权利和义务，例如获取隐私政策、修改个人数据等。法律法规还强调了ISP在处理用户敏感信息时应当遵循严格的数据保护原则，如数据最小化、合规传输、加密存储等，以防止信息泄露和滥用。
公共卫生领域也对禁止查看尿口入口中文版提出了要求。据卫生部2020年发布的《医疗机构医疗服务行为规范（2020年版）》，医疗机构不得向患者提供涉及隐私的医疗影像资料，包括但不限于尿液分析报告、前列腺镜检查报告等，除非得到患者的书面同意或者在紧急情况下为救治生命或保障公共健康所必需。医疗机构还需要采取必要的技术手段和技术管理措施，确保这些医疗影像资料的安全性和保密性。
从社会公众权益的角度来看，禁止查看尿口入口中文版旨在维护公众的生命健康和社会公正。众所周知，尿液是人体排泄废物的重要途径，也是感染疾病的重要传播媒介之一。禁止查看尿口入口中文版可以有效降低感染性疾病的发生率，保护公众的健康安全。另一方面，这也表明政府对于公共卫生问题的高度关注，鼓励医疗机构和科研机构加强尿液微生物学研究，提高尿液检测的质量和准确性，为预防和控制尿路感染疾病提供科学依据。
禁止查看尿口入口中文版是一项复杂的法律与公共卫生议题，它不仅涉及了互联网企业的法律责任，更是体现了中国政府对于保障公众隐私权、促进公共卫生和社会公正的高度重视。只有当相关各方通过共同的努力和配合，才能有效地执行这项禁令，保护公众的合法权益，同时也推动我国信息化社会的健康发展。
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
茅台镇正在经历酱酒投资从狂热到回归理性的过程。
图片来源：图虫创意
这座贵州仁怀下辖的深山小镇，以不到200平方公里的面积，承托着中国近60%的酱酒产量，长期稳居西部百强镇榜首。这里还孕育出了贵州茅台（600519.SH）这一市值超万亿元的酒业巨头，成为酱酒产业链当之无愧的“神经中枢”。
白酒缔造了茅台镇的繁荣，也让这座小镇的命运与白酒唇齿相依。
近年来的白酒调整期与酱酒热退潮，不可避免地影响着“行业风向标”茅台镇，从酒商、白酒销售、餐饮店老板乃至出租车师傅，无一不感受到变化。
然而，经历过以往几轮白酒周期的茅台镇不会轻易停下。凌晨三点刚亮起灯的酿酒车间、穿梭的运酒货车，就如同日夜奔流的赤水河，展现着茅台镇的韧性。
茅台镇的白酒人们，正等待周期过去。有酒厂员工向时代财经调侃称，“现在就看谁是‘剩者为王’。”
低质小酒厂被淘汰，茅台镇清退小散弱
一走进茅台镇，空气里都是酒曲发酵后带着些酸涩的酱酒香。
2017年前后，伴随贵州茅台库存见底、断货涨价、股价飞升，一瓶难求的茅台带动茅台镇及酱酒的火热。资本蜂拥至茅台镇，购酒、投资的商客与满大街的卖酒人，一起造就了茅台镇的喧嚣。
曾经熙攘热闹的景象，如今正在发生改变。