秋霞照晚照：秋色片久久的视觉盛宴——揭秘秋霞色片的魅力与独特魅力，河北石家庄一处施工现场发生坍塌事故 致3人死亡看似无害的提问，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传统优势专业：临床医学、口腔医学、会计学、财务管理、法学等传统优势专业，历经时间考验，依然热度不减。例如，临床医学专业，随着人们对健康重视程度的提升，医生这一职业的社会地位和稳定性都非常高。
在秋季的天空中，一幅幅绚丽多彩的画卷如同大自然的一首无声诗，描绘出了一种别样的色彩之美——秋霞。这种充满诗意的自然景象，以其独特的魅力和深远的影响，成为了无数摄影爱好者们的梦想之选。在这片宁静而富有生命力的土地上，秋霞色片如同一位舞者，在晚霞的映衬下，优雅地翩翩起舞，展现出无尽的魅力和独特魅力。
让我们来探寻一下秋霞色片的魅力所在。它的颜色丰富多样，从金黄、橙红、深紫到淡雅的粉白，各具特色，让人目不暇接。每一种颜色都给人以不同的视觉感受，使得画面充满了层次感和立体感。尤其是在日落时分，当夕阳透过云层洒满大地的时候，那金黄色的光芒如金色的麦田，给人一种温暖而又生机勃勃的感觉。橙红色和深紫色则象征着秋天的热烈和深沉，让人感受到生命的活力与辉煌。而淡雅的粉白则代表了秋天的静谧和平淡，让人心旷神怡。
秋霞色片的独特之处在于其动态之美。无论是清晨的第一缕阳光还是傍晚的最后一抹余晖，都赋予了秋霞一种梦幻般的动态美。在日出时分，霞光映照下的万物仿佛都被披上了金黄色的纱衣，显得格外娇艳动人；在傍晚时分，霞光将天边染成一片金色，天空中的云朵也被染成了橙红色或者深紫色，形成了一道道美丽的霞光瀑布，令人陶醉其中。
秋霞色片的色彩变化更是引人入胜。随着太阳的西移，霞光的颜色也在不断变化，从金黄逐渐过渡为橙红，再到深紫，最后呈现出淡淡的粉白。这不仅展现了秋霞从白天到黄昏的渐变过程，也传达出了生命的轮回和季节的变化。这种色彩的变化，既是自然景色的生动再现，也是摄影艺术家们捕捉光影的智慧体现。
当然，秋霞色片的魅力并不仅仅体现在其色彩和动态上。它更是一种情感的释放和生活态度的表达。在这个充满生机和祥和的季节里，人们往往会感到一种深深的宁静和舒适。而秋霞色片通过其鲜艳的色彩和变幻莫测的表现方式，仿佛能带给我们一种对生活的热情追求和对自然的敬畏之情，使我们能够在忙碌的工作之余，找到一份宁静和惬意。
秋霞色片以其丰富的颜色、动态和丰富的色彩变化，以及深刻的情感内涵，展现了其独特魅力和深远影响力。无论你是摄影爱好者，还是普通人，都可以通过欣赏秋霞色片，发现生活中美的细节，体验生活的力量，从而获得心灵上的满足和精神的慰藉。秋霞色片不仅是视觉艺术，更是一种情感体验和生活态度的表达，值得我们去深入理解和欣赏。
新京报讯 石家庄市应急管理局6月4日发布情况通报，2025年6月3日17时20分许，长安区和平东路与煤机街交口处污水管道迁改工程施工中，原污水管道突然发生爆裂，造成基坑侧面土方及路面坍塌，导致3人被困。事故发生后，应急、公安、消防等相关部门与项目建设单位第一时间赶赴现场，全力开展救援处置工作，3名被困人员被全部救出，经送医抢救无效死亡。目前，事故原因调查及善后处置工作正在进行中。
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