探讨日本电影黑人视角下的文化冲击与价值实现：原声无字幕的多元叙事与深层探索。，马斯克“炮轰”特朗普政府“大而美”法案：荒唐可笑、夹带私货，令人作呕看似无害的提问，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对女生来说，穿内衣是一件无比煎熬的事。特别是夏天，30℃+的天气，还要多穿一件内衣。
以下是关于日本电影黑人视角下的文化冲击与价值实现——原声无字幕的多元叙事与深层探索的文章：
在当今世界，文化多元化已成为一种普遍现象，尤其在电影艺术领域，它通过各种形式和手段，展现着世界各地人民的历史、传统、价值观以及对生活世界的独特见解。其中，日本电影以其独特的黑人视角，以其原声无字幕的形式，展现了其深厚的文化内涵和创新的艺术手法，为全球观众提供了深度的文化体验。
原声无字幕的黑人视角在电影制作过程中，无疑为黑人的角色塑造和故事讲述带来了更为丰富且立体的视觉体验。在日本电影中，黑人通常被描绘成独立、坚韧、勇敢的人格形象，他们的存在不仅是剧情发展的关键线索，更是他们所代表的文化和社会现实的重要载体。如《寄生虫》中的主人公金宇浩，他在贫民窟中逆境求生，尽管身陷困境，却始终坚守尊严和正义，这种不屈不挠的精神深深打动了观众。他的身份转变并非偶然，而是他个人奋斗和社会环境深刻影响的结果，这体现了日本社会对于底层民众生存状况的关注和尊重，同时也揭示了黑人在特定历史时期下面临的种种社会问题。
在原声无字幕的黑人视角下，电影往往通过隐喻和象征的手法，深入挖掘并呈现深藏于民族文化之中的深层次精神内涵。例如，《海边的卡夫卡》通过主人公卡夫卡的生活经历，反映了日本传统文化中对于孤独、压抑和荒诞的崇尚，同时也揭示了现代社会对于自我表达和个体自由的追求。影片通过对主角生活的细致描绘和他对人性的深刻洞察，展现出日本人对于家庭、亲情和爱情的深情厚意，这些元素都深深融入到电影的文化内核之中。
日本电影黑人视角下的原声无字幕还注重对于声音的处理和表达，通过不同的音效和音乐，营造出丰富的视听效果，增强了电影的艺术感染力。例如，影片《美国队长3》通过配乐和旁白的运用，强化了角色的情感纠葛和命运转折，同时也传达出了主人公的成长过程和对自我认知的深刻反思。这种多层次的声音艺术创作，使得电影具有强烈的戏剧性和观赏性，使观众在欣赏黑人故事的也能感受到电影内在的思想深度和情感温度。
作为一部反映黑人题材的日本电影，原声无字幕的黑人视角也有其存在的挑战和限制。由于语言和文化的差异，原声无字幕的黑人视角可能无法全面捕捉到所有文化背景和民族特性，这可能会导致信息失真和解读困难。另一方面，原声无字幕的黑人视角也容易过于强调黑人自身的经验和遭遇，而忽视了其他重要文化因素，如性别、种族和阶级等。如何在保持原声无字幕特色的尽可能准确地反映黑人的文化和历史地位，是导演们需要面对的关键课题。
日本电影黑人视角下的原声无字幕是一种富有创新性和表现力的电影艺术形式，它以其独特的故事叙述和深刻的叙事技巧，为观众展示了人类文化多样性，同时也引发了关于身份认同、社会公正和个人成长等问题的深入思考。未来，随着科技的进步和全球化的发展，我们有理由期待更多优秀的黑人电影作品，通过原声无字幕的形式，让每一位观众都能从中获得丰富的文化体验和启示。
马斯克与特朗普。视觉中国 资料图
刚离开美国政府效率部负责人岗位的埃隆·马斯克“炮轰”特朗普政府的大规模税收与支出法案。
据新华社报道，当地时间6月3日，马斯克在社交媒体上发文，抨击特朗普力推的大规模税收与支出的“大而美”法案“令人作呕”。
“对不起，我实在受不了了。这项规模庞大、荒唐可笑、夹带私货的国会支出法案简直令人作呕。”马斯克写道，“那些投票支持这项法案的人真该感到可耻：你们知道自己做错了。你们自己心里清楚。”
对于马斯克的言论，白宫新闻秘书莱维特回应称，总统早就清楚马斯克对这项法案的立场，但这不会改变总统的看法。这是一份大而美的法案，总统会坚持支持到底。
当地时间5月22日，共和党议员占多数的美国国会众议院以微弱优势通过了大规模税收与支出法案。目前，该法案已提交参议院审议。共和党参议院多数党领袖John Thune表示，他不同意马斯克对该法案的判断，并坚称将在7月4日前通过这一法案。
据新华社报道，这项法案将延长特朗普在其第一个任期内于2017年通过的企业和个人减税措施，对小费、加班、汽车贷款等提供新的税收减免，增加国防支出，并为打击非法移民提供更多资金。法案还将取消前总统拜登推动的多项绿色能源激励政策，并提高贫困群体获得医疗补助和食品援助的门槛，以削减联邦开支。
该法案旨在兑现特朗普在减税等方面的竞选承诺，但其中削减开支的内容引发民主党强烈反对。
参议院少数党领袖、民主党人舒默在社交媒体上表示，削减医疗补助和食品援助资金将导致食品救济站、乡村医院关闭。此外，共和党“极右势力”推动取消绿色能源激励政策，这不利于风能、太阳能等绿色能源发展。
美国《华盛顿邮报》评论，众议院共和党人在这项庞大法案中决定削减近8000亿美元医疗补助计划资金，这会带来“巨大政治风险”，因为这一项目深受欢迎，几乎五分之一的美国人依赖这一项目获得健康保险。
此外，预算机构和经济学家普遍认为，该法案将大幅推高美国债务赤字。
美国联邦预算问责委员会在一份声明中说，众议院的预算框架是“对财政责任的公然蔑视”，该法案不仅将令国债激增3万亿美元以上，还可能在相关政策到期后带来“财政悬崖”等隐患。无党派的国会预算办公室则表示，该法案将使联邦政府36.2万亿美元的债务再增加3.8万亿美元。
据华尔街日报报道，总体而言，与维持现状相比，该法案预计将在2034年前使美国预算赤字增加2.7万亿美元。
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