揭秘羞羞漫画：成人题材中的性与欢乐探索——从轻度到深度解析，三星第七代折叠屏手机发布计划曝光 价格也会同步上涨看似无害的提问，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截至发稿，伦敦金（现货黄金）涨幅超2%，最高触及3358.92美元/盎司；纽约金期货涨幅同样超2%，最高报3384.00美元/盎司。
以下是关于《揭秘羞羞漫画：成人题材中的性与欢乐探索——从轻度到深度解析》一文的概述：
在现代社会中，漫画作为一种文化载体，以其独特的艺术形式和丰富的内容深受广大读者的喜爱。其中，成人题材漫画因其内容深入探讨了人类社会中的性、情感、欲望等诸多话题，为人们提供了新颖而富有启示性的思考空间。对于这类作品，如何理解其内容、品味其中的情感内涵，并把握其中的艺术价值，一直是许多读者和评论家关注的重点。
让我们从浅层视角出发，解读羞羞漫画。这种以年轻人为主要受众群体的漫画作品，通常将成人主题与轻松幽默相融合，通过描绘各种角色的生活场景、心理状态和人际互动，呈现出一系列关于性、爱、友情等深层次的主题。例如，在《阿基米德的秘密》系列中，主角阿尔克利斯在被误认为是同性恋后，虽然面临着巨大的心理压力和质疑，但他却凭借自己的智慧和勇气，成功地解开了谜团并最终收获了真爱；而在《羞羞漫画》中，主角艾伦则在一次意外的性交易中，发现了自己内心深处隐藏的真实身份，从而引发了一系列的情感纠葛和自我反思。
从深度层面剖析，羞羞漫画往往不仅关注了人性中的基本需求和欲望，还触及到了更为深层的心理和社会问题。比如，漫画中的性教育部分，有时会直接揭示一些常见的性取向误区和性侵犯现象，旨在帮助青少年认识和尊重自己和他人的性权利，提高自身的性别意识和保护意识。一些漫画作品还会探讨个体成长过程中所面临的挑战和困境，如青春期的叛逆、职场的压力、家庭的关系等，这些都可能对主人公产生深远的影响，使他们在面对这些问题时能够找到自我定位和解决方案。
羞羞漫画中的欢愉元素也是其重要组成部分。通过夸张的情节、生动的人物形象以及丰富多彩的背景故事，作者们巧妙地营造出一种充满乐趣和欢笑的氛围，让读者在阅读过程中既能感受到成年人世界的苦涩和复杂，又能享受到那份纯粹而又甜蜜的快乐。这主要体现在以下几个方面：一是通过对性知识的普及和探索，激发人们对性健康的兴趣和好奇心，引导人们形成正确的性观念和行为习惯；二是通过描绘各种日常场景和人物活动，使观众在欣赏幽默和娱乐的体验到人与人之间的交往和联系，培养出更加平等和开放的人际观；三是通过展现个体经历的成长和挫折，鼓励读者勇敢面对生活中的种种挑战，实现自我超越和提升。
《揭秘羞羞漫画：成人题材中的性与欢乐探索——从轻度到深度解析》以其丰富的叙事手法、深刻的社会洞察和多元化的艺术表现，展现了成人漫画的魅力和价值。它既满足了成年人寻求休闲娱乐和放松心情的需求，又为青少年提供了一种全新的性教育方式和情感交流平台，使得每个人都能从中找到属于自己的乐趣和意义。我们期待更多的成人漫画创作者能够深入挖掘人性的深层次面，创作出更多具有艺术感染力和现实意义的作品，引领成人漫画产业走向更高的艺术水准和公众认知。
【CNMO科技消息】据海外媒体报道，三星电子第七代折叠屏系列产品的发布时间或将晚于此前预期。原定于2025年7月4日举办的Galaxy Unpacked发布活动可能推迟至7月中旬，但三星官方尚未正式确认具体日期。此次发布会预计将推出Z Fold 7、Z Flip 7及首款经济型折叠机型Z Flip 7 FE。
海外爆料人士@Ricciolo1透露，作为系列旗舰的Z Fold 7将在多个维度实现改进。相较于前代Z Fold 6，新机预计搭载更大尺寸内屏，展开态厚度缩减至4.9毫米（Z Fold 6为5.6毫米），折叠后厚度10.6毫米（前代12.1毫米），接近三星韩国独家发售的Z Fold特别版机型。影像系统或迎来显著升级，但爆料未提及具体传感器参数。
续航方面，尽管沿用与Z Fold 6相同的4400mAh电池容量，但得益于骁龙8 Elite处理器的能效优化及One UI 8系统的资源管理提升，Z Fold 7续航表现仍被寄予厚望。不过，此前传闻的高密度硅碳电池技术未被纳入此次更新。
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