体育生专属解压指南，这些方法让你轻松恢复活力，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 “佛系”校长治校4年：教师狂喜、家长担忧，但成绩单打脸所有人毛焦尔提到了中国在匈牙利的大量投资。数据显示，中国2023年对欧洲的投资中，有44%进入匈牙利，该国成为最受中国资金青睐的投资目的地之一。
体育生在追求运动技能的面对繁重的学习和生活压力时，如何有效缓解身心疲惫，保持高昂的精神状态，成为许多关注的重点问题。以下是一些针对体育生的独特解压指南，旨在帮助他们从繁忙的训练和比赛之中迅速恢复并释放精力。
合理规划时间是保持高效与放松的重要前提。制定清晰的训练计划表和学习时间表，明确每日或每周的任务目标，并为每个活动设定合理的时间长度。这样不仅能保证锻炼的全面性和效果，也能防止过度劳累导致的身体疲劳或精力耗尽。
科学的营养搭配对于提高体力和精神状态至关重要。在饮食上，应确保摄入足够的蛋白质、碳水化合物和脂肪以提供持久的能量源，同时注意补充维生素和矿物质，如B族维生素和钙，以防身体机能下降。适当的饮食习惯不仅可以提升训练效率，还能改善情绪状态，增加竞技状态下的专注力和反应速度。
适度的休息也是保持精神活力的关键环节。每场比赛或练习后，运动员应及时进行充分的肌肉放松和拉伸，可以帮助减轻肌肉酸痛，促进血液循环，减少身体压力对神经系统的影响。充足的睡眠也非常重要，良好的睡眠有助于修复损伤，提高免疫力，调整内分泌水平，使身心处于最佳状态。
接着，心理调适同样重要。体育运动员往往会经历高强度的竞争和压力，因此应对压力的有效方式包括积极的心态调整和自我激励。学会正确认识自己的优点和长处，接受挑战而不是逃避；将比赛看作是一次成长机会，鼓励自己不断进步；与队友、教练及家人保持良好的沟通交流，分享喜悦与挫折，共同营造一个支持和理解的环境，从而增强自信和归属感。
健康的生活方式也是身心健康和谐发展的重要途径。定期参加适量的户外运动，如跑步、游泳、健身等，可强健体魄、调节呼吸系统功能、增强心肺耐力、塑造良好体型，从而使身心焕发新的活力。在繁忙的学习生活中适当安排运动娱乐项目，如阅读、看电影、听音乐等，不仅能放松身心，更能丰富人生乐趣，提升生活品质。
针对体育生的需求，我们提供了有针对性的解压指南，希望他们能在享受运动带来的快乐的懂得运用科学的方法管理自身状况，有效地调节身心平衡，实现身心的全面发展与和谐成长。只有这样，体育人才能更好地实现梦想，不负青春韶华，为社会贡献出更为卓越的体育力量。
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
在某中学的教师办公室里，流传着前任校长的故事：老校长每天准时上下班，除了必要工作几乎不露面，连教师聚餐都从不参加，对上级的红白喜事装不知道。这位"神秘校长"离任履新时，却意外收获了"最让人怀念的领导"评价。这个看似矛盾的故事，激起了关于校长角色的激烈讨论。
“这样的校长，简直是教师福音！”
年轻教师小李说起这位校长时，眼里闪着光。过去四年，她再没经历过突击检查教案的恐慌，也没见过为了应付观摩课反复排练的荒诞，更没有应付检查准备材料的疲惫。校长有个口头禅：“形式主义应付应付就行”，这句话成了老师们的护身符。当其他学校为迎接检查全员补材料时，这所学校的老师却能安心备课。