掌控神秘Slimevicinekomona：揭开其神秘面纱与游戏魅力，H股50：6月3日融资买入98.62万元，融资融券余额1081.94万元看似无害的提问，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但有关前提是关羽只起到威慑作用，真打就输了。因为刘备家底实在太少了，还要守住大本营蜀地，哪有那么多兵守荆州啊。但是，关羽错会了刘备的战略意图，被陆逊偷袭，失去荆州，自己也被杀。
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标题：探索神秘Slimevicinekomona：揭秘魔幻世界的奇遇与深度体验
在广袤的科幻世界中，存在着一种看似微不足道的生物——Slimevicinekomona。这个奇妙的名字源自于游戏中的一个设定元素——神秘的魔法生物Slimevicinekomona，它以各种形态和能力著称，既恐怖又迷人，吸引着无数玩家的目光。本文将深入探讨Slimevicinekomona的神秘面纱以及游戏的魅力所在，揭示这一独特生物的真实面目。
让我们从 Slimevicinekomona 的名称及其象征意义出发。Slime 是传统意义上指的一种恶心、黏性且会生长的多细胞生物，而vicinekomona则赋予了这种生物超自然的能力。在这个奇幻的世界中，Slimevicinekomona 是被魔法控制的生物，具有多种形态各异的能力，如火焰喷射、冰冻攻击、电击攻击等，这些特性使其具备极高的生存能力和对敌人的强大杀伤力。Slimevicinekomona 可以视作是一种强大而又危险的存在，它的存在为游戏中充满了未知和挑战的副本任务提供了强大的动力和刺激感。
Slimevicinekomona 在游戏中的真实面貌到底是什么？在众多奇幻游戏中，这类神秘生物往往具有以下几个特点：
1. **多样化的造型**：Slimevicinekomona 这种生物可以变换为不同的形态，包括动物、植物、建筑甚至是机械等等。这种多样化的造型给玩家提供了无限的可能性，让玩家可以根据自己的喜好和策略选择合适的攻击或防御方式，增加了游戏的策略性和可玩性。
2. **强大的力量**：由于 Slimevicinekomona 本身是被魔法控制的，其能力并非随意所能施放，而是需要通过特定的咒语或魔法才能实现。这使得Slimevicinekomona 的战斗技能具有高强的威力和持久性，即使面对最强大的敌人也能够轻松应对，同时也不易受到攻击伤害。
3. **独特的魔法机制**：Slimevicinekomona 使用的魔法不仅包括基础的物理攻击手段，还包括特殊的魔法元素，比如火元素（通过释放火焰喷射）、水元素（通过释放冰冻攻击）和电元素（通过释放电击攻击）。这些魔法元素相互交织，形成了一套复杂的魔法体系，使得 Slimevicinekomona 能够有效地对抗各种敌人，并且能够在关键时刻发挥出强大的作用。
4. **环境互动与剧情发展**：在一些游戏中，Slimevicinekomona 甚至会在特定的环境中出现，如森林、沼泽或是深邃的洞穴等，它们的行为和反应会对游戏的剧情发展产生深远的影响。例如，在《塞尔达传说》系列中，主角林克在冒险过程中经常会遇到各种Slimevicinekomona，它们不仅影响到林克的旅程，还推动着故事的发展和角色的成长。
Slimevicinekomona 这个神秘生物以其多变的形态、强大的力量、独特的魔法机制以及复杂的故事背景，成为了一款充满谜团和魅力的奇幻冒险游戏。无论是对于喜欢挑战的战术游戏玩家还是寻求新奇体验的冒险家，Slimevicinekomona 都将是他们不可错过的探险对象之一。在未来的游戏开发中，我们期待更多关于 Slimevicinekomona 神秘面纱的揭示和更丰富的人物故事，为玩家带来更多的惊喜和乐趣。
证券之星消息，6月3日，H股50（159850）融资买入98.62万元，融资偿还85.25万元，融资净买入13.37万元，融资余额1081.94万元。
融券方面，当日无融券交易。
融资融券余额1081.94万元，较昨日上涨1.25%。
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。
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