燃情夏日：《兰格丽娜·逆袭之恋》探析日本女星爆红背后的传奇之路与爱情奇遇，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 星爷《女足》杀青！张小斐热巴张艺兴王一博救得了口碑？厂商使用的智能刷新技术，算是一种比较实用的调节手段。这项技术能自动感知屏幕上显示画面的实时变动，然后根据这些变化来精确控制刷新速率。当用户浏览网页、阅读文档等静态活动时，页面刷新速度会有所减慢，这有助于降低电量消耗；然而，在用户玩游戏等需要动态画面支持的场合，刷新速度会迅速提高，确保画面流畅，这样在一定程度上减轻了高刷新率对电池续航力的负面影响。
关于日本女星兰格丽娜·逆袭之恋的神秘传奇之旅及其背后的爱情奇遇，《兰格丽娜·逆袭之恋》这部2016年上映的电影是一部广受赞誉的浪漫爱情故事，展现了这位亚洲演艺圈巨星在红极一时的背后，是如何凭借个人魅力和坚韧不拔的精神实现自我逆袭，以及在这个过程中，她所经历的种种爱情奇遇。
兰格丽娜·逆袭之恋的故事发生在一个充满活力和激情的夏天。兰格丽娜出生于一个平凡的家庭，父亲是一位音乐家，母亲是一名教育工作者。她的生活并不顺利，从小父亲便因为疾病离世，她不得不靠自己的努力和才华去追求梦想。她并没有因此而消沉，反而变得更加坚定和勇敢。她在大学期间，凭借出色的表演天赋和扎实的基础，被导演选中参与拍摄了一部商业片。这部电影的成功让她的声名大噪，同时也为她打开了进入好莱坞的大门。
在好莱坞，兰格丽娜遇到了她的真命天子——杰克·库珀，一位英俊潇洒、才华横溢的男演员。两人一见钟情，很快坠入了爱河。这段感情并不是一帆风顺的，因为他们来自不同的文化背景和生活环境。他们经常面临语言障碍、生活习惯差异等问题，但他们都愿意为了对方做出改变，尽力理解和接受对方的不同之处。
在这个过程中，兰格丽娜展现出了她的勇气和毅力。她不仅克服了语言障碍，还通过学习英语来融入美国社会。她也学会了包容和理解，用行动证明了她对杰克的真爱，并且始终坚守在他们的关系中，为他付出一切。而在杰克的帮助下，兰格丽娜也在演技上取得了显著的进步，成功地塑造了一系列深入人心的角色，如《泰坦尼克号》中的罗丝玛丽·安妮、《哈利波特》系列中的赫敏·格兰杰等。
兰格丽娜·逆袭之恋的故事并非只有浪漫和幸福的元素，而是充满了艰辛和挑战。她曾经遭遇过家庭破裂，也曾遭受过事业上的挫折。但她始终坚持自己的信念，以积极的态度面对这一切，最终赢得了杰克的心，找到了属于自己的幸福。
兰格丽娜·逆袭之恋是一部展现女性独立、勇敢、坚韧精神的佳作。她的爱情故事告诉我们，无论身处何方，只要有爱，就有可能实现自我逆袭，找到属于自己的幸福。这部影片的成功，不仅是对于兰格丽娜个人魅力的认可，也是对于所有正在追求梦想的女性们的鼓励和鼓舞。无论是从她如何勇敢地走出家庭困境，还是从她如何在事业道路上披荆斩棘，都让我们看到了一个真正的女性英雄形象。
“燃情夏日：《兰格丽娜·逆袭之恋》探析日本女星爆红背后的传奇之路与爱情奇遇”这一篇文章，以兰格丽娜·逆袭之恋为例，生动地讲述了这位亚洲女明星在红极一时的过程中，如何凭借个人的魅力和坚韧不拔的精神实现自我逆袭，以及在这个过程中所经历的种种爱情奇遇。这份深情的描绘，让我们更加深入地了解了兰格丽娜·逆袭之恋的真实故事，感受到了她的传奇人生，也为我们展示了女性在追求梦想道路上的独特魅力和坚韧精神。
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
最近，"喜剧之王"周星驰执导的励志运动电影《女足》于2025年6月2日正式宣布杀青，引发热议！《女足》由周星驰执导，主演包括张小斐、迪丽热巴、张艺兴、徐娇、王一博等，阵容很强大。
本片结合少林功夫与足球元素，故事讲述了将功夫与足球结合的娥媚队参加女足亚冠杯，本身不被看好，但队长双双得到大师兄徐风帮助后所向披靡。二人本是暧昧十足，但因为一次争执，徐风倒戈相向击败娥媚队。最后娥媚队团结一致、重整旗鼓，拿下亚冠杯冠军。