探索youjizz.4：一场独特的新体验——探索性控制技术的深度解析与魅力揭示，股票行情快报：茂化实华（000637）6月4日主力资金净卖出273.45万元看似无害的提问，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居家独酌，想要一份惬意，不需要繁复包装带来的仪式感。豪迈451方形盒简装，直接开箱，拿瓶即饮，让饮酒回归纯粹的享受。“夜宵撸串”时，约上三五好友，大排档的烟火气中，方形盒简洁大方，与热闹氛围相得益彰。“办公小憩”，结束一天忙碌，在办公室小酌一杯，方形盒放在桌角，不张扬却能慰藉疲惫身心。
中国的新科技发展日新月异，其中一款令人瞩目的创新产品——"探索youjizz.4：一场独特的新体验——探索性控制技术的深度解析与魅力揭示"，在业界引起了极大的关注和讨论。这款产品的诞生，无疑为我们的生活带来了全新的可能和可能性，它不仅将人类对于欲望的追求推向了一个全新的高度，更通过其独特的探索性和控制技术，展现出前所未有的魅力。
"探索youjizz.4"所具备的探索性控制技术，无疑是该产品的一大亮点。这项技术基于前沿的生物科技和计算机模拟技术，通过对用户生理、心理和情绪状态的实时监测，实现了对欲望的精确控制。用户只需轻轻按下按钮，设备就能精准识别用户的身体状态，包括心跳率、肌肉张力、皮肤温度等参数，然后通过人工智能算法进行分析，确定最适合的刺激方式和强度。这种高度精准的控制功能，使得"探索youjizz.4"能够实现对用户欲望的全方位调节和满足，无论是在生理层面还是情感层面上，都能给予用户无与伦比的刺激体验。
"探索youjizz.4"的独特魅力还在于其多维度的探索空间。传统的性爱方式往往受限于时间和地点，而"探索youjizz.4"却打破了这一束缚，让用户可以在任何时间、任何地点都可以享受到极致的性爱体验。它不仅可以让用户在家中完成性爱过程，也可以在健身房、酒店客房甚至是户外场地如公园、海滩等地进行，真正做到随时随地享受激情。"探索youjizz.4"还可以支持多种姿势和性爱模式的设定，满足不同用户的需求和喜好，让每一次性爱都成为一次个性化的探索之旅。
"探索youjizz.4"的用户体验设计也是其魅力所在。它的操作界面简洁易懂，易于理解和使用，无论是初学者还是经验丰富的用户，都能轻松上手。其音效设计也十分出色，采用了先进的音频处理技术和声音增强技术，完美地模拟了真实的性爱场景和声音效果，使用户仿佛置身于一个充满诱惑和快乐的性爱世界。
"探索youjizz.4"以其独特的探索性和控制技术，为我们提供了一场极具挑战性的探索性性爱体验，让我们感受到了欲望的力量和自由的魅力。无论是对生理、情感还是生活方式的探索，都在这款产品中得到了淋漓尽致的展现。我们期待在未来，有更多的科技创新能够像"探索youjizz.4"一样，引领我们深入探索未知的欲望领域，创造出更多的惊喜和可能。
证券之星消息，截至2025年6月4日收盘，茂化实华(000637)报收于3.87元，上涨1.57%，换手率3.05%，成交量11.23万手，成交额4301.39万元。
6月4日的资金流向数据方面，主力资金净流出273.45万元，占总成交额6.36%，游资资金净流入157.05万元，占总成交额3.65%，散户资金净流入116.4万元，占总成交额2.71%。
近5日资金流向一览见下表：
近5日融资融券数据一览见下表：
该股主要指标及行业内排名如下：
茂化实华2025年一季报显示，公司主营收入7.88亿元，同比下降34.0%；归母净利润-3506.79万元，同比上升20.28%；扣非净利润-3381.45万元，同比上升25.59%；负债率68.77%，投资收益122.54万元，财务费用1025.07万元，毛利率3.6%。茂化实华（000637）主营业务：化工业务方面:聚丙烯(粉料)、液化气、特种白油、MTBE、异丁烷、乙醇胺、工业过氧化氢(27.5%/35%)、双环戊二烯、加氢碳九、石油树脂、萘、重焦油等石油化工产品的生产和销售。
资金流向名词解释：指通过价格变化反推资金流向。股价处于上升状态时主动性买单形成的成交额是推动股价上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入，股价处于下跌状态时主动性卖单产生的的成交额是推动股价下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出。当天两者的差额即是当天两种力量相抵之后剩下的推动股价上升的净力。通过逐笔交易单成交金额计算主力资金流向、游资资金流向和散户资金流向。
注：主力资金为特大单成交，游资为大单成交，散户为中小单成交
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