网络文学监管：关于"性奴"类内容的平台审核标准，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市场延续涨势，A500ETF易方达（159361）、沪深300ETF易方达（510310）等产品受资金关注华为Pura 80系列的最大看点还是在影像功能上，据渠道消息称，华为Pura 80 Ultra会首发国产1英寸超大底主摄，并配备RYYB传感器，拥有超大的进光量支持。除了大底主摄之外，还会配备大底潜望长焦镜头，这颗镜头具备5000万像素，传感器为1/1.3英寸，搭配华为AI算法，具备出色的超远距离变焦效果。
随着数字化时代的到来，网络文学市场快速发展，吸引了大量读者和创作者。在这个繁荣的领域中，却出现了争议颇多的现象——“性奴”、“色情文学”等涉及人体身体结构、行为、主题等内容的部分作品在某些平台上频繁出现。这些作品的存在不仅对社会大众产生了负面影响，而且违反了相关法律法规及行业规范，成为网络文学监管的一大难题。
针对此类问题，网络文学监管的标准需要从以下几个方面进行考量与设计：
一、审查范围与机制： 1. **明确审查对象与范围**：明确各类“性奴”类作品的定义和类型，包括但不限于裸露身体、侮辱或贬低特定性别、种族等类型的低俗、色情文本；也应覆盖其他可能包含类似内容的网络原创小说、改编作品等。 2. **审稿人制度与流程**：建立专门负责审查工作的部门或团队，具备丰富的专业知识和社会敏感度，并确保专业人员的审查标准和程序严格且公正透明。 3. **开放性反馈机制**：鼓励作者、读者和平台共同参与监督和反馈系统，如设立匿名举报渠道和评论区，让公众随时提供相关线索和意见，以便平台及时发现并处理违规情况。 二、技术手段与安全措施： 1. **内容筛选与分级管理**：运用现代技术手段，如人工智能技术识别色情图像、文字、音频等相关元素，确保审查人员能准确筛选出符合审美要求但不触及法律底线的作品。 2. **隐私保护措施**：在平台服务过程中加强数据加密处理，确保个人隐私数据的安全，防止个人信息泄露给第三方，保障用户权益不受侵犯。 3. **反作弊机制**：利用计算机视觉、机器学习等算法识别潜在的网络违规行为，设置恶意点击拦截和举报奖励机制，有效打击通过刷榜、刷粉等方式进行虚假宣传的行为。
三、法律法规与文化价值取向： 1. **法律法规规定**：严格执行国家的相关法律法规，明确规定网络文学作品不得含有色情、暴力、恐怖、血腥等内容，并加强对违法创作活动的惩罚力度。 2. **文化价值导向**：坚守社会主义核心价值观，引导网络文学发展方向，弘扬积极向上的正能量，倡导文明健康的社会风气。引导作者创作具有内涵和深度的优秀作品，满足广大读者多样化的精神需求。 四、公众教育与舆论引导： 1. **宣传教育**：充分利用新媒体平台，开设网络文学健康知识讲座、公益广告等，提高公众对于网络文学的认知，增强对“性奴”、“色情文学”的认知和辨别能力。 2. **舆论引导**：通过媒体和社交媒体等渠道，公开揭露违规平台存在的问题，正面引导受众对网络文学的发展进行理性思考和选择，营造有利于健康有序网络文化的环境。 3. **正面示范效应**：网络文学平台和作家群体应该主动展现良好品质，传播正能量，起到模范带头作用，带动整个行业的健康发展。
“性奴”、“色情文学”等涉及人类生理部位的低俗、色情内容在部分网络文学平台上时常出现，成为监管的重点和难点。为维护良好的网络文学生态环境，必须制定和完善一套明确而有效的网络文学监管标准，并运用多种手段和技术，以保证创作和推广过程中的道德水准和社会风尚。通过开展广泛的社会教育和舆论引导工作，引导公众正确认识网络文学的价值和趋势，促进其健康有序发展。只有这样，网络文学才能真正成为满足人们多元精神需求，推动文化繁荣的重要力量。
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
A股早盘再度上行，板块方面，啤酒、CPO、固态电池等板块涨幅居前，机场、物流、草甘膦、跨境支付等板块跌幅居前；港股延续涨势，医药板块领涨。截至午间收盘，中证A500指数上涨0.6%，沪深300指数上涨0.5%，创业板指数上涨1.2%，上证科创板50成份指数上涨0.6%，恒生中国企业指数上涨0.9%。Wind数据显示，A500ETF易方达（159361）、沪深300ETF易方达（510310）昨日分别获2500万元和8500万元资金净流入。