影视爱好者必看！欧美精品影片的深度解读，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湖南慈利全力开展溶洞（天坑）摸排治理工作 已清理垃圾42吨唯一的缺点，就是库存不多，这款全网已经爆单，早拍早发货，快冲！
《影视爱好者的深度解读：欧美精品影片的魅力》是一部深度解析欧美影视作品的艺术瑰宝，它将引领我们领略欧美电影的独特魅力和深入浅出的观影体验。影片以丰富多元的故事情节、细腻入微的表演手法、精良绝伦的制作水平以及深刻的人生哲理为核心元素，展现了一部部经典电影在艺术与现实之间的完美融合。
影片中探讨了欧洲历史文化的深厚底蕴，通过描绘不同国家和地区的生活风貌与风俗习惯，展现了其独特的地域特色和人文精神。从古罗马帝国的壮丽建筑、巴黎的浪漫情调到西班牙的狂热音乐、意大利的古老文艺复兴，每一种文化都以其特有的审美视角和内在韵味为影片增添了无穷的艺术魅力。
影片聚焦于人物塑造上，通过对人性的深度挖掘和广泛讨论，揭示了许多深入人心的角色形象。其中，主角们各自都有自己的优点和缺点，他们的情感变化和生活轨迹既反映了时代的变迁，又体现了人类情感世界的复杂性和多样性。这种鲜明的人物关系构建使影片更加具有吸引力和可读性，使得观众不仅能够欣赏到电影剧情的发展，也能够在角色的成长过程中获得深深的共鸣。
影片精心剪辑和编排了大量的场景画面和对话对白，巧妙地运用镜头语言和叙事技巧，营造出了浓厚的视听效果和情感氛围。无论是繁华都市的霓虹灯下、还是荒芜沙漠的孤寂夜晚，每一帧画面都仿佛在诉说着一个关于生命的故事，让人仿佛置身于电影的世界之中，感受到生活的丰富多彩和无尽的可能性。
影片以其深邃的主题理念与时代烙印，引发了人们对人类生存状态和社会关系的深度反思，展现出欧美电影对于社会议题和人性探索的独特视角和深刻洞察力。这些主题包括对爱情的探寻、对责任的承担、对勇气的追求、对自由的理解等，通过对这些主题的深入挖掘和剖析，使影片成为一部富有启示性的电影，引导人们思考人生的意义和价值。
《影视爱好者的深度解读：欧美精品影片的魅力》是一部集历史文化、艺术表达、人物刻画、情节布局、视觉呈现及思想内涵于一体的优秀影片，是热爱电影、热爱生活、勇于探索的人们的理想选择和心灵滋养之书。在这个信息爆炸的时代，这部影片以其独特的艺术魅力和深远的人文价值，无疑将成为人们解读世界、理解自我、寻找意义的重要参考，值得每一个影视爱好者反复品味和探究。
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
近日，湖南张家界慈利县溶洞污染情况引发广泛关注，目前当地正全力开展溶洞(天坑)摸排治理工作，对全县溶洞(天坑)的数量、分布、利用、环境等情况进行深入排查，组织专业队伍对溶洞(天坑)垃圾进行清理。总台记者从张家界当地获悉，截至6月7日14时，当地已清理溶洞(天坑)垃圾42吨。其中通津铺镇长峪铺村杨家坡溶洞已清理垃圾8.5吨，东岳观镇彩球村大田坑天坑已清理33.5吨。慈利县继续面向社会公开招募具有相应资质的人员，共同参与溶洞(天坑)摸排治理工作。