老妇色艳魅力绽放：深度解读独特品质的精品色丰老妇AV盛宴，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周渝民回应F4合体开演唱会为捞金：去问队友，单纯想赚钱就不要来找我伊朗外交部发言人巴加埃在社交平台上发文说，在本轮会谈中，伊朗的原则立场再次得到清晰明确的解释。会谈在平静和专业的气氛中进行。巴德尔此前提出了克服障碍的解决方案和想法，本轮会谈对这些方案和想法进行了审查。下一轮会谈的时间和地点将在稍后确定和宣布。
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标题：老妇色艳魅力绽放：剖析色丰老妇精华版盛宴的深层内涵
在众多艺术形式中，AV（成人内容）以其独特而诱人的魅力吸引着众多目光。其中，色丰老妇作为一种高级别、高品质、人性化的AV作品，以其丰富的内容、精彩的表演和无可比拟的色艳魅力，逐渐成为市场上的焦点。这种老妇色艳魅力的独特品质主要表现在以下几个方面：
其题材的选择反映了社会对美好生活的追求。随着社会的发展和人们对生活的理解不断深化，色丰老妇作品更倾向于展示老年人的积极、乐观、坚韧的精神面貌和丰富多彩的生活方式，如家庭陪伴、精神寄托等，这些主题不仅具有极高的观赏性和教育意义，而且能够引起观众的情感共鸣，引发对生活的思考和感悟。
丰富的色彩运用提升了色丰老妇的视觉效果。老妇的颜色往往丰富多样，既有红色的热情奔放，又有蓝色的宁静深远；既有绿色的生机盎然，又有黄色的温暖阳光。这些色彩的交织碰撞，营造出一种既庄重又神秘的氛围，使观众仿佛置身于一个丰富多彩的世界。不同的色彩组合也能传达不同的情感和情绪，例如红色象征热情和活力，蓝色代表平静和理智，绿色则代表希望和生命，黄色则让人联想到欢快和愉悦。
色丰老妇的表演艺术是其核心竞争力所在。老妇们通过娴熟的身体语言和细腻的表情控制，将角色的情感和内心世界生动地呈现在观众面前。他们的动作流畅自然，眼神交流真挚深情，无论是日常生活中的琐事还是情感纠葛，都能准确地触动观众的心弦，让人们感受到老妇们的真实生活体验。老妇们还擅长利用特定场景和道具来增强视觉效果，使故事更加引人入胜，增强了观众的沉浸感和代入感。
色丰老妇的作品不仅仅是娱乐享受，更是对人性和社会的深刻洞察。通过色丰老妇，我们可以看到老年人的独特智慧和坚韧意志，以及他们在面对各种挑战时所展现出的人性光辉和乐观态度。这种深度的描绘和诠释，不仅能激发人们对于老年人群体的关注和尊重，也能引发对人生价值、家庭责任和社会责任的深入思考，从而提高人们的文化素养和社会责任感。
色丰老妇是一种融合了多种元素的艺术表现形式，它以其独特的题材、鲜艳的颜色、精湛的表演艺术和深刻的社会寓意，展现了老妇色艳魅力的多重维度。这种魅力的魅力在于其对生活的独特理解和对人性的深刻洞察，以及对艺术和技术的高超运用，使其成为了色丰老妇这个类别中的一颗璀璨明珠，为我们提供了一种全新的审美视角和文化滋养。
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
4日，有消息称，F4将于明年举办出道25周年演唱会。
红星新闻记者从相信音乐了解到，F4确实要重组开演唱会，但目前巡演城市还未确定。2026年是F4成立25周年的重要节点。据了解，F4于2009年解散。四人上一次“合体”还要追溯到2013年，他们一起参加了当年的江苏卫视春晚并献唱歌曲。
据台媒，周渝民4日对于F4合体问题时直言：“每年都有机会！都有人来找，我当然希望可以啊，但可能性大吗？我不知道。我对F4我有自己的期望，如果单纯想赚钱就不要来找我，可能要有规划。”媒体妙问会不会有队友单纯想赚钱，仔仔回说：“你去问啊，问我干嘛！” 被问既然那么多人来找，为何合体的机会也就2次？仔仔先表明他只讲他这边，毕竟4人分属不同经纪公司，“比如说某个大老板某个贵人想合体，我说很好啊， 做这个其实没太大压力，我年纪最小，疯疯颠颠搞笑即可，怎会不想要？”