品味五月天的九十一精品——《久久久久久综合五月天》探秘原汁原味音乐故事长卷，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原创 曾经夏天卖爆的啤酒，为啥今年遇冷？网友：4个扎心原因很现实德云社樊霄堂实时更新婚礼现场照，场面布置十分热闹喜庆。
在五月天这个全球华语乐坛最为瞩目的乐队中，《久久久久久综合五月天》无疑是一本堪称浓缩了他们音乐精华的“九十一精品”。这部专辑不仅收录了五月天的经典歌曲，如《后来的我们》、《天空之城》、《温柔》等，还讲述了他们在音乐创作中的探索和感悟，以及他们对生活、情感和世界的独特理解。
这张专辑的创作灵感来源于五月天的成员们对于生活的热爱与追求。五名成员以饱满的热情和执着的态度投身于音乐事业，他们的每一次尝试，都源于对生活的一种深入理解和体验。在《久久久久久综合五月天》中，我们可以听到他们分享的各种日常生活琐事，包括工作、家庭、友情、爱情等，每一个点滴都被音乐记录下来，形成了一幅生动而富有哲理的画面。
音乐的故事长卷从五月天成立之初开始讲述，他们的音乐之旅始于1994年。那一年，五位成员共同组建了一个名为“五月天”的乐队，开始了他们的音乐生涯。在这个过程中，他们经历了许多困难和挫折，但始终坚信，只要有梦想，有坚持，就一定能够创造出属于自己的音乐世界。
专辑中的每一首歌都充满了对人生真谛的探索和反思。《后来的我们》，表达了对过去的怀念和对未来的期待；《天空之城》，描述了对远方的向往和对自由的追求；《温柔》，则描绘了对亲情和友情的珍视和对爱人的深深依赖。每首歌都蕴含着团队成员对于音乐的理解和感悟，以及他们对生活的独特见解。
专辑还融入了许多对人性和社会现象的探讨。例如，在《未来不是梦》中，他们表达了对未来充满希望和信心，同时也揭示了社会现实中的种种问题和挑战；在《童话镇》中，他们通过歌曲表达了对童年的追忆和对未来的憧憬，同时也在歌词中传达出对社会公正和平等的呼吁。
《久久久久久综合五月天》是一部深入解读五月天音乐精神的作品，它以其独特的音乐风格和深情的歌词打动了无数人的心。在这部专辑中，我们不仅可以看到五月天音乐的魅力，更能看到他们的内心世界和人生哲学。无论是追寻梦想的坚韧不拔，还是面对困难的乐观向上，或是对人性和社会现象的深度剖析，都让《久久久久久综合五月天》成为了一本让人深思的音乐作品，也让我们更加了解了这个来自台湾的华语流行乐队的魅力。无论你是五月天的忠实粉丝，还是对音乐艺术有所追求的人，都可以从《久久久久久综合五月天》中找到属于自己的那份感动和启示。
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
烧烤配啤酒，越喝越富有！
以前一到夏天，路边的烧烤摊迎来了“旺季”，路边大排档人声鼎沸，服务员忙得脚不沾地。天天桌子凳子都不够，点上几个凉菜，来上几十个烤串，一扎冰镇啤酒下去，解暑又过瘾，可现在，啤酒的“辉煌岁月”似乎一去不复返了。
啤酒的销量一年不如一年，就连夜市的老板都说：“以前一天能卖好几箱，现在一周都卖不完。”超市里，啤酒的促销力度一年比一年大，“买一赠一”也没让生意好起来，看到这我们不禁要问：啤酒为啥“卖不动”了？为什么大伙变的不爱喝了？
我把疑问发布到网上，看了网友评论区的解释，才明白这4个扎心原因才是最现实的。
第1个原因就是口味变了。
以前的啤酒，那真是地地道道的精酿啤酒。以前我在沈阳工作过一段时间，那时候的绿牌、黄牌老雪花味道纯正，自从被雪花集团收购之后，味道就变了，只能喝一些抚顺天湖、本溪和吉林本地的啤酒，至少还有那种很香浓的啤酒味儿。
而且现在的啤酒都是工业啤酒代替了麦芽啤酒，口感什么的，一入口就能知道它的差别。一看配料表，甚至还有大米和其他的杂粮，这样做的根本就不是啤酒，基本上都是勾兑酒，而且明显可以感觉出啤酒里面“科技与狠活”也是存在的。