寺庙祈福 佛心如愿 三世合璧 - 1V3众生求子祈福胜会，原创 失败是成功的坟墓？还是勇气的摇篮？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5 月19 日，华为 nova 14 系列及鸿蒙电脑新品发布会正式举行。
"1V3众生求子祈福胜会：一庙之灵显慈悲，佛心与愿望交织，三世合璧，共圆众生心愿。这场盛事以古印度的庙宇为背景，旨在引导人们虔诚祈福，寄托对美好生活的向往，同时也祈祷佛祖保佑世间子嗣繁衍昌盛。在这场三世合璧的祈福活动中，信徒们身着传统服饰，诵经祈福，表达对生育繁衍的热切期待和对神明庇护子女健康的深深感激。通过这种跨越时间、空间的方式，祈福活动传递了人与自然和谐共生的美好愿景，弘扬了佛教教义中的家庭观念和人伦亲情，同时也象征着人类追求幸福美满生活的不懈努力和生生不息的精神传承。此次祈福胜会不仅是对佛门众生的敬仰和祈愿，更是对全人类和谐社会的呼唤和期盼，寓意在构建和谐社会中，每个人都能得到来自祖先、神明以及世间万物的庇佑和支持，从而实现个人和社会的共同繁荣和发展。"
“山重水复疑无路，柳暗花明又一村。”陆游的诗句，像一把钥匙，打开了无数人面对困境时的记忆。我们总在追逐成功的光环，却忘了失败背后的深渊。丘吉尔曾说：“没有终局的成功，也没有致命的失败，真正重要的，是继续前行的勇气。”这句话刺痛了多少人的心？成功是否真的只是幻影，失败才是人生的常态？在这个快节奏的时代，我们被成功学淹没，却鲜少有人谈论跌倒后如何爬起。今天，我将分享一个真实的故事——一个关于创业失败、心碎重生、最终找回勇气的旅程。这不是虚构的童话，而是我亲历的血泪教训。它揭示了：当世界告诉你“你输了”，真正的赢家却在默默前行。
那是一个阴冷的冬夜，我蜷缩在出租屋的角落，电脑屏幕闪着刺眼的光。创业项目彻底崩盘，投资人撤资的消息像一把冰刀，刺穿了我的胸膛。空气中弥漫着咖啡的苦涩和灰尘的气息，键盘上残留着汗渍，每一次敲击都像在敲打自己的心脏。窗外，城市的霓虹闪烁，却照不进这间狭小的房间。我回想起三年前的豪言壮语：“我要改变世界！”如今，只剩下银行的催债短信和合伙人的背叛。那种撕心裂肺的痛，比任何刀割更深——不是失去金钱，而是尊严的崩塌。莎士比亚在《哈姆雷特》中写道：“生存还是毁灭？”那一刻，我站在悬崖边，毁灭的诱惑如此强烈。但丘吉尔的话在耳边回响：失败不是终点。勇气，是唯一能拉我回头的绳索。 于是，我决定从零开始。每天清晨五点起床，用冷水洗脸，逼自己写下一个小目标：今天，我要读完一本书。这微小的坚持，像黑暗中的萤火，渐渐点亮了希望。细节决定重生：我记录每一分进步，哪怕只是学会一个新技能。那些日子，我瘦了十斤，眼底的黑眼圈像永不消散的乌云，但心底的火焰从未熄灭。
成功真的值得如此疯狂追逐吗？我们被社会灌输“赢家通吃”的谎言，却忽略了失败的馈赠。孔子云：“知之为知之，不知为不知，是知也。”承认失败，才是智慧的起点。我的故事里，失败不是坟墓，而是勇气的孵化器。它教会我谦卑——那些曾嘲笑我的人，后来成了我的导师。一次，在街头偶遇旧友，他轻拍我的肩：“跌倒不可怕，可怕的是不敢再站起。”这句话像一剂良药，让我泪流满面。在这个功利的世界，我们是否过度神化了成功？许多网民深陷焦虑，怕输怕落后，却忘了失败是成长的必经之路。 数据显示，80%的初创企业倒闭，但幸存者都学会了在废墟中重建。我的解决方案？拥抱“小胜利哲学”。每天设定微小目标，积累信心。比如，写一篇日记、帮助一个陌生人。这些行动，像涓涓细流，终汇成勇气的海洋。
勇气是天生的恩赐，还是后天磨砺的刀锋？王阳明的“知行合一”道出真谛：勇气源于行动，而非空想。我的重生之旅中，最艰难的不是经济压力，而是情感的重塑。离婚后的那段日子，孤独像无边的沙漠。每晚，我坐在公园长椅，听着风声和远处孩子的笑声，想起曾经的誓言。苏轼的词涌上心头：“人生如梦，一尊还酹江月。”但梦醒后，我选择用行动填满空虚。我开始做志愿者，帮助失业青年。一个雨夜，一个年轻人哭着说：“我完了。”我分享自己的故事，他眼里的绝望渐渐化为坚定。那一刻，我明白：勇气是传染的火焰。许多人认为勇气是少数人的特权，但真相是，它藏在每个人的日常选择中。 哲学家尼采说：“那些杀不死你的，会让你更强大。”这不只是口号——通过刻意练习，比如面对恐惧时深呼吸、记录感恩清单，任何人都能唤醒内在力量。我的建议：每周做一件“怕但该做”的事，如公开演讲或道歉。这些细节，让勇气从抽象变成血肉。
宇宙浩瀚，人生如尘。当我们仰望星空，失败与成功都显得渺小。庄子的“逍遥游”提醒我：放下执念，才能轻装前行。在创业失败的低谷，我徒步西藏，站在雪山之巅。寒风刺骨，雪花落在睫毛上，瞬间融化。脚下的冰川裂缝深不见底，我却感到前所未有的平静。星辰如钻石洒落，仿佛在低语：你的故事，只是时间长河的一滴水。这哲学顿悟，让我不再纠结输赢。李白诗云：“长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。”勇气不是蛮力，而是顺应生命的流动。有人争论“勇气是否需要外部认可”，但我的经历证明，它源于内在信念——即使无人鼓掌，也要迈出下一步。 回城后，我创立了互助社区，用故事激励他人。一个单亲妈妈说：“你的文字让我不再孤单。”这共鸣，比任何成功更珍贵。解决方案：加入支持小组，分享脆弱。这些真实连接，是勇气的催化剂。
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