揭秘智能玩具：让儿童在游戏中探索认知与创新能力的小小钥匙，电压稳成一条线，微星MPG A1000GS PCIE5暗黑电源开箱测试看似无害的提问，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记得上个月汪小菲在直播里提过一嘴："她现在北京话比我还溜"。当时还有人嘲讽是作秀，现在看人家带着天南海北的朋友逛胡同、吃卤煮，连雍和宫哪个殿求子最灵都门儿清。这不，前两天还被拍到在朝阳菜市场跟大妈砍价，这融入速度简直开挂！
将科技融入儿童的游戏世界，打造沉浸式学习体验——智能玩具：提升认知与创新能力的关键纽带
在当今社会，数字化和智能化已经成为生活中的常态，尤其是在教育领域，各种创新性的智能玩具被广泛应用以激发孩子们的学习兴趣、提升认知能力和创新能力。这些玩具，如同一把小小的钥匙，帮助孩子们开启知识的大门，开启创新的旅程。
智能玩具通过独特的设计和互动方式，为孩子们提供了一个全新的学习环境。它们不再是传统玩具的简单展示，而是充满了游戏化的元素。例如，一款名为“认知迷宫”的智能玩具，通过模拟现实生活中复杂的交通系统，引导孩子们通过理解线路布局、计算路径等多种知识点进行探索。而一款名叫“数字拼图”的玩具，则通过模拟数学操作，如加减乘除、面积计算等，培养孩子们的逻辑思维能力和空间想象能力。
智能玩具的互动性使得学习过程更为生动有趣。通过触摸屏、语音识别等技术，孩子们可以直观地了解并操作这些智能玩具，从而提高他们的操作技能和独立思考能力。比如，“智慧小侦探”系列玩具，可以通过点击屏幕上的各种线索，解开一个个看似复杂的真实案件，这种亲身体验式的互动体验极大地增强了孩子对知识的理解和记忆。
智能玩具的设计也注重寓教于乐，旨在培养孩子们的创新精神和实践能力。一些玩具采用了虚拟现实或增强现实技术，使孩子们能够在身临其境中学习和探索，提高了学习的沉浸性和趣味性。例如，“探索星空”玩具，借助VR眼镜和摄像头，可以让孩子们观察和探索宇宙奥秘，感受科学的魅力；而“机器人组装挑战”玩具则鼓励孩子们动手构建自己的机器人模型，锻炼了他们的耐心和创造力。
智能玩具是发现儿童认知潜力、提升创新能力的有效工具。通过设计富有创新性和互动性的玩具，让孩子们在玩耍的过程中自然而然地掌握知识，锻炼思维，培养动手能力和解决问题的能力。这不仅仅是一种学习的方式，更是一种生活方式，它让孩子们在享受游戏乐趣的也能在潜移默化中收获知识和技能，实现全面发展。在未来的教育环境中，我们应更加重视智能玩具的应用，积极开发和推广更多这样的创新产品，让每一个孩子都能从中受益，成为具有批判思维、创新能力和社会责任感的未来人才。
电脑电源是电脑里不太起眼，但其实是非常重要的一个部件。很多不起眼的故障，都是由于电源不能正常工作引起来的。电源供电不稳定，会引起各种问题，包括显卡、CPU等等各种的不正常，很多时候其实是电源引起的，所以要选择一个好的电源。
最近入手了一款电源，微星的MPG A1000GS PCIE5 暗黑。微星身为知名的一线品牌，不仅有广为人知的主板，还包括各种外围配件，包括机箱、水冷散热器、电源等，十分丰富，DIY微星全家桶也是伸手可得。今天就同大家分享下，这款新品电源的使用感受。
这款电源的包装盒非常醒目，色彩丰富。包装盒的正面有产品的外观图，右上角有CYBENETICS ATX 3.1 PASS和PPLP.INFO ATX 3 PASS的字样，这2个应该是认证标识。在盒子的左下角有几个标识，包括80PLUS金牌认证，CYBENETICS 金牌认证，PPLP.INFO金牌认证。Cybenetics是一家专注于电源供应器（PSU）性能评估和认证的机构，提供效率（ETA）和噪音（LAMBDA）双重认证，其测试标准比传统80 PLUS更全面。PPLP.INFO同样也是一家评估机构，对于电源有更严苛的测试表现，认证项目包括电源能效星级、ATX 3星级、电源静音星级、DC轴流风扇效能星级、机箱散热效能星级。获得3大认证，这款电源给人的第一印象就很好。
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