【欧洲性感女神】爱婷婷：跨越国界的美与诱惑——解读欧美爱婷婷的魅力和魅力根源，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美国50ETF：6月3日融资买入309.35万元，融资融券余额7537.75万元据央视新闻报道，当地时间5月23日周五，美国总统特朗普在社交媒体上表示，建议自6月1日起对欧盟征收50%的关税。这一声明不仅打破了此前90天的“缓冲期”预期，也让原本艰难推进的美欧贸易谈判面临崩盘风险。
从古代的罗马帝国到现代的欧洲大陆，无论是文艺复兴时期的艺术杰作还是现代社会的时尚潮流，欧洲性感女神爱婷婷的身影始终闪烁在人们视野之中。她不仅是全球范围内最为知名的女性模特之一，更是跨越国界、展示女性魅力的独特象征。本文将深入探讨爱婷婷的魅力源泉，揭示其独特性和魅力所在。
让我们从爱婷婷的名字入手。她的名字“爱婷婷”是由两个希腊单词组成，“爱”代表了对美的热爱和追求，“婷婷”则象征着优雅、美丽的体态。这个名字既富有诗意，又简洁明了地传达出爱婷婷作为女性的迷人之处。这种独特的命名方式不仅使爱婷婷更加易于记住和识别，更赋予了她在公众中的个性特色和鲜明特点。
爱婷婷的身高、体型和外貌是她魅力的显著表现。作为模特，她的身材比例恰到好处，既保持了女性特有的曲线美，又不失骨感和力量感。尤其是她的高耸挺拔的鼻梁和修长白皙的双唇，形成了极具吸引力的面部特征，让人一眼就能认出她的存在。爱婷婷的肌肤紧致光滑，呈现令人羡慕的弹性和光泽，仿佛能反射出明亮的阳光，为观众带来一种充满活力和自信的视觉体验。
爱婷婷的气质和个性也是其魅力的关键所在。她的笑容明媚而甜美，展现出无尽的热情和乐观的态度。她能够轻松应对各种场合和挑战，无论是在镜头前还是在舞台下，都能从容自若地展现出自身的专业素养和出色表现力。这种亲和力和感染力，让每一位观众都感到舒适和亲切，从而加深了他们对她所展现的美丽和魅力的认可。
爱婷婷还以其出色的艺术才华和创新能力赢得了广泛的关注和赞誉。她曾担任过多个国际知名品牌的形象代言人，展现了自己在时尚领域的深厚功底和独树一帜的设计理念。她的作品既有古典风范又有现代时尚元素，既能体现出优雅、精致的风格，又能反映出时代的变迁和人们对美的追求。这种跨文化的创新精神和卓越设计能力，无疑使爱婷婷成为了一个备受瞩目的国际级偶像。
爱婷婷的魅力源自于她的独特姓名、完美的身材比例、迷人的气质和个性特质，以及出色的艺术才华和创新能力。她的影响力不仅体现在欧洲范围内的大众审美之中，更延伸到了世界各地的观众心中。作为一个跨越国界的美与诱惑的超级女性，爱婷婷以她的魅力和才华，向世界展示了女性的力量和魅力，成为了当代女性的重要榜样和引领者。在未来的发展中，我们期待爱婷婷能够继续创造更多的精彩，引领时代潮流，传递更多的正能量，让更多的人感受到女性的美丽和价值。
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
证券之星消息，6月3日，美国50ETF（513850）融资买入309.35万元，融资偿还957.4万元，融资净卖出648.04万元，融资余额7537.75万元。
融券方面，当日无融券交易。
融资融券余额7537.75万元，较昨日下滑7.92%。
小知识
融资融券：融资余额增加反映市场做多情绪强化，融资余额减少反映市场观望情绪或者看空情绪强化；相应的，融券余额增加反映市场看空情绪增强，融券余额减少反映市场观望情绪增强或者看多情绪增强。需注意的是，由于融资融券的财务杠杆效应，融资融券对投资者来说也是一把双刃剑，好比放大镜一般，盈利情况下，利润会成倍增长，亏了也能把亏损放大很多。