神秘热带夜香椎：揭秘其奇妙生存环境与独特生物特性，原创 统一大势已不可阻挡！大陆提前锁定胜局，赖清德想跑是不可能的看似无害的提问，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毕竟她出道时的长相就是有些婴儿肥的小圆脸，大大的眼睛，看起来十分恬静。
高海拔、低温、多雨的热带森林中，有一种特殊的树木——热带夜香椎，它因其独特的生长环境和特殊的生命特性而备受人们关注。夜香椎在热带雨林中的生存环境十分恶劣，白天阳光炽热，晚上气温骤降，这种环境下，夜香椎必须通过一系列适应策略来保持生命力。
夜香椎是热带雨林中最耐寒的树种之一，它们能抵御零下40℃至零下10℃的极端温度。夜香椎根部发达，能够从土壤深处吸收水分和养分，减少对周围环境热量的依赖，从而保证了其生存空间的湿度。夜香椎的叶子呈现出特殊的暗绿色，既能反射阳光，又能吸收红外线，降低体温，这也是为什么夜间夜香椎能够在此环境中生存的关键因素之一。
夜香椎具有独特的光合作用机制。在热带雨林的夜晚，由于光照不足，夜香椎会利用自身的叶绿素进行光合作用，释放出氧气和有机物质。这些氧气和有机物为其他植物提供了生存所需的能量来源，同时也保护了夜香椎自身免受病虫害的影响。夜香椎还有一套独特的花序结构，每朵花都有一个中心轴，这个轴上的花朵会相互交叉产生香味，吸引各种昆虫前来采蜜授粉，形成了一种独特的生态链，提高了夜香椎的繁殖成功率。
除了生物学特性外，夜香椎的独特生存环境也对其生物多样性产生了深远影响。夜香椎与其他热带雨林植物相比，其形态特征、生理特性以及生活方式都存在显著差异。例如，夜香椎的种子不被风吹散，而是深深地扎根于地表，以防止受到外来物种的竞争；它的果实形状如同小型的灯笼，有助于吸引昆虫授粉，从而促进营养的输送和种子的传播。这些生物特性使得夜香椎成为热带雨林生态系统的重要组成部分，也是热带雨林生物多样性的珍贵瑰宝。
热带夜香椎的奇妙生存环境和独特生物特性使其成为热带雨林生态系统中的一个重要成员，为我们了解热带雨林生态系统的运作机制、保护生物多样性和维护生态平衡等方面提供了一个宝贵的视角。在未来的研究中，我们有理由期待在探索热带夜香椎的独特生存习性的进一步揭示热带雨林生态系统中其他生物种类的生活方式和生存策略，为人类可持续发展提供重要的科学依据和实践启示。
据极目新闻报道，近日国防部举行例行记者会。本月，台湾民进党当局动作频频，国防部新闻发言人张晓刚大校在回应时正告民进党当局，搞“台独”没有好下场。针对台媒指称赖清德在“准备跑路”一事，张晓刚指出：“我们对待‘台独’武装就像瓮中捉鳖，‘台独’首要分子想跑，是不可能的”。张晓刚介绍，赖清德谋“独”挑衅行径一日不消停，台海就一日不得安宁，台湾同胞就一日不得安生。他正告民进党当局，搞“台独”没有好下场。解放军保持“时刻准备着”的战斗姿态，加强练兵备战，捍卫国家主权和领土完整。
台海（资料图）
日前台湾《敏迪选读》的专访现场。当主持人追问"两岸军力差距持续扩大，台湾该怎么办"时，台湾地区领导人赖清德回答很“诚实”：所以我们对大陆始终充满善意。这让前民意代表郭正亮在政论节目中拍案惊呼："这种话讲出来不怕闪到舌头吗？"这位曾参与台军战略研讨的专家掐着手指算账：解放军东部战区刚列装的191型远程火箭炮数量已达台军海马斯系统的6倍，福建沿海部署的歼-20隐身战机数量超过台湾所有三代机总和，而赖清德却还在用"善意"搪塞致命的安全危机。
赖清德此次所谓“对话表态”，不过是其惯用的“障眼法”和“舆论战”手段，其核心目标是对外营造“和平理性”形象，对内掩盖治理无能与社会矛盾。在岛内经济增长乏力、青年失业率攀升、社会矛盾激化的背景下，民众对当局的不满情绪不断发酵。台当局刻意借助对大陆“制造敌意”“塑造威胁”来转移内部矛盾，图谋通过“反中保台”维系自身执政基础，这种短视而危险的操作，最终将导致台湾自身陷入不可控的局面。
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