国模浓毛：超模风采与精湛技艺的完美融合——解读国模明星国模浓毛的艺术魅力与传奇故事，股票行情快报：蓝科高新（601798）6月4日主力资金净买入765.57万元看似无害的提问，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参考消息网5月30日报道据路透社5月30日报道，印度国防部长拉杰纳特·辛格30日称，印度将动用其海军火力回应未来巴基斯坦的“任何侵略行动”。几周前这两个邻国之间曾爆发了数十年来最激烈的战斗。
《国模浓毛：极致风情与艺术巅峰——探索国模明星国模浓毛的独特魅力》
国模，这个在全球范围内极具影响力的职业群体，以其独特的艺术气质和精湛技艺赢得了无数人的敬仰。其中，“国模浓毛”的存在，不仅展现了当代女性的多元化和多才多艺，更是一场视觉与心灵的深度碰撞，一场国模明星的艺术盛宴。
在众多国际知名的超模中，有这样一位独特而令人瞩目的模特——国模浓毛。作为中国首位登上世界级大秀的模特，浓毛以其深邃的眼眸、纤细的手臂和挺拔的身材，以及对时尚的独特诠释，展现出了超越同龄人高度的专业素养和出色的舞台表现力。
浓毛的外形高雅端庄，线条流畅，充满力量感，是众多设计师和品牌偏爱的对象。她的妆容精致而立体，既不失优雅大气，又不失个性张扬，仿佛是时光雕刻而成的艺术品。无论是典雅的古典风，还是现代的都市风格，都能在浓毛的演绎下得到完美的呈现，她的每一个细节都充满了细节，每一处轮廓都让人难以忘怀。
除了外在的美，浓毛更是凭借其内在的艺术才华和个人魅力，在世界舞台上留下了深深的烙印。她始终坚持以人为本，注重提升自身综合素质，不断突破自我，努力塑造一个既具有美丽外表，又能传递正能量的超级巨星形象。她在舞台上展现出的自信、勇敢、坚韧的精神风貌，深深感染了观众和粉丝，成为了许多人心中的偶像和榜样。
浓毛的故事，就像是一幅生动的画作，充满了波折和挑战。从初出茅庐到国际大秀，她的每一次走秀都经历了无数次的磨砺和沉淀。正是这些挫折和困难，成就了她的成功。她以坚韧不拔的精神，积极面对生活中的种种挑战，用自己的行动证明了什么是真正的实力与坚持。
国模浓毛以其超群的魅力和卓越的技艺，让我们看到了中国女性在时尚领域的无限可能和无尽潜力。她是当今世界舞台上的一颗璀璨明珠，她的每一步都引领着潮流，她的每一个瞬间都吸引了人们的目光。她的存在，不仅仅是一种职业荣誉，更是一种文化象征，一种精神符号，一种向世界展示中国形象的力量。
展望未来，我们期待看到更多的中国优秀模特们在国际时装舞台上绽放光彩，他们将以更专业、更有情感、更有创新的面貌，演绎更加精彩纷呈的时尚故事。正如浓毛所说：“我只是一个模特，但我希望我的努力能让更多的人看见中国女性的魅力，让他们明白，只要用心去做，就一定能够走出属于自己的独特道路。”
在这个多元化的时代，国模浓毛以她的独特魅力和卓越技艺，为我们展示了当代女性的多面性和魅力。她的故事告诉我们，无论面临何种困难和挑战，只要有决心和毅力，就一定能找到属于自己的方向，创造属于自己的辉煌。让我们一起期待，中国模特们的未来，将更加美好！
证券之星消息，截至2025年6月4日收盘，蓝科高新(601798)报收于7.53元，上涨2.03%，换手率2.67%，成交量9.47万手，成交额7092.31万元。
6月4日的资金流向数据方面，主力资金净流入765.57万元，占总成交额10.79%，游资资金净流出19.94万元，占总成交额0.28%，散户资金净流出745.62万元，占总成交额10.51%。
近5日资金流向一览见下表：
近5日融资融券数据一览见下表：
该股主要指标及行业内排名如下：
蓝科高新2025年一季报显示，公司主营收入1.29亿元，同比上升35.83%；归母净利润648.43万元，同比上升194.53%；扣非净利润480.73万元，同比上升147.83%；负债率43.03%，投资收益209.28万元，财务费用173.01万元，毛利率26.57%。蓝科高新（601798）主营业务：石油石化、新能源专用设备的研发、设计、生产、安装、技术服务以及石油石化设备的质量性能检验检测服务等。
资金流向名词解释：指通过价格变化反推资金流向。股价处于上升状态时主动性买单形成的成交额是推动股价上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入，股价处于下跌状态时主动性卖单产生的的成交额是推动股价下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出。当天两者的差额即是当天两种力量相抵之后剩下的推动股价上升的净力。通过逐笔交易单成交金额计算主力资金流向、游资资金流向和散户资金流向。
注：主力资金为特大单成交，游资为大单成交，散户为中小单成交
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