家长必看!如何防范青少年接触不良网络内容，河北邯郸通报“路面塌陷致两车陷入”：车内3人轻微伤看似无害的提问，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炎炎夏日，没有什么比一盘红彤彤的小龙虾配上一杯冒着冷气的啤酒更让人心驰神往的了。这种看似简单的搭配，实则蕴含着美食文化的精髓。小龙虾鲜嫩多汁的肉质，裹挟着各种香料的味道，在口中绽放出层次丰富的味觉体验；而冰镇啤酒的清爽恰好中和了辣味的刺激，形成绝妙的味觉平衡。
尊敬的家长朋友们：
随着互联网技术的快速发展和普及，青少年接触不良网络内容的现象日益普遍。作为社会的重要组成部分，他们的健康成长不仅关系到个人未来的发展，也关乎整个国家的文化教育和社会稳定。我们应当重视并积极参与防范青少年接触不良网络内容的行动。
家长应通过多种渠道加强与孩子的沟通交流，了解他们对网络世界的兴趣爱好和生活观念。通过亲子活动、家校互动等方式，增强孩子对于网络安全的理解和认识。比如，可以引导孩子参与网络安全知识的课程学习，或组织网络安全主题的家庭讨论会，激发其自主探究和思考的兴趣。
家长要建立完善的网络防护机制，为孩子提供一个安全、健康的上网环境。如设置合理的游戏时间限制，监控孩子的网络浏览记录，定期检查孩子的电子设备设置，确保系统防护及时更新至最新版本，并安装家长控制软件，有效防止恶意软件和色情信息的传播。
家长还要注重培养孩子的自我保护意识，提高他们在面对不良网络内容时的分辨能力和抵御能力。例如，鼓励孩子积极参加线上文明游戏和有益的学习资源，远离有害的信息和网站；当发现孩子沉迷于网络游戏或其他不良信息时，要及时进行劝说和引导，让他们明白正确的价值观和人生观。
防范青少年接触不良网络内容是一项需要全社会共同参与的工作。家长是孩子的第一任老师，他们的行为习惯和态度将直接影响孩子的成长轨迹。我们要以身作则，采取科学的引导措施，引导孩子们树立正确的网络道德观念，倡导健康、绿色的网络生活方式。只有这样，我们才能有效地维护青少年的健康成长，为中国互联网时代的健康发展做出贡献。让我们携手共进，守护好祖国的花朵和明天的希望！
以上就是我关于“家长必看!如何防范青少年接触不良网络内容”的简要介绍，希望对大家有所帮助。在日常生活中，家长朋友们务必将此理念内化于心，付诸实践，为孩子的成长保驾护航。谢谢大家的关注和支持！
新京报讯 6月4日，邯郸市城市管理综合行政执法局发布情况通报，内容如下：
2025年6月4日15时许，我市光明大街水厂路口发生路面塌陷，导致两辆小轿车陷入。事发后，城管、公安、应急部门相关工作人员第一时间赶赴现场处置，车内3人被送医治疗，均为轻微伤。初步判断造成道路塌陷原因为地下管网跑漏水冲刷路基所致。目前，道路修复工作正在进行。
邯郸市城市管理综合行政执法局
2025年6月4日
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