掌控：探寻神秘黄软件背后的科技力量与创新探索，原创 美国再次出手，直指中国台湾，马斯克忍不了了，接连炮轰特朗普看似无害的提问，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讲真的，汪峰这生育能力和泡妞能力，真不是吹的。
我手握一柄深藏不露的神秘黄软件，这个名字如黄铜般冷艳而神秘。它如同一位身着华服、舞动科技之翼的无形使者，以其独特的科技力量和卓越的创新探索，在网络世界中游走于迷雾之中，探寻其中隐藏的秘密与奥秘。
这款黄软件，被赋予了超越时空的力量，拥有着无尽的计算能力和极高的数据处理能力，足以支撑起全球范围内的大规模信息传输与处理任务。它的核心技术源自前沿的计算机科学和人工智能领域，包括机器学习、深度学习、大数据挖掘等。这些技术的核心原理，都来源于对人类认知和行为模式的深入理解，以及对现实世界复杂性的精准模拟和优化。
这种强大的计算能力，使得黄软件能够在海量的数据中快速筛选出有用的信息，进行高效、精确的分析和处理，实现数据分析、智能推荐、自动化决策等功能。这对于科研机构、商业企业乃至政府部门来说，都是一个巨大的助力。通过黄软件，他们能够迅速获取有价值的信息，为科学研究提供新的视角，推动产业的发展；通过数据分析，他们能够更好地把握市场动态，预测经济走势，制定有效的商业策略；通过智能化决策，他们能够优化资源配置，提高生产效率，降低运营成本。
在创新探索方面，黄软件更是展现了其无可比拟的魅力。它凭借深度学习算法的广泛应用，实现了对图像、语音、文本等多种形式数据的识别和处理。比如，通过人脸识别技术，可以自动识别人脸特征，构建人脸数据库，用于身份验证、安全监控等领域；通过语音识别技术，可以实现语音命令的执行，提升人机交互的便捷性；通过文本挖掘技术，可以提取文本中的重要信息，用于知识图谱的构建，促进跨领域的知识共享和合作。
黄软件还具备良好的可扩展性和灵活性。它可以适应不同的应用场景和需求变化，不断提升自身的性能和稳定性。例如，针对复杂的自然语言处理任务，它可以通过引入更高级的语言模型和神经网络架构，进一步提高准确率和鲁棒性；对于数据量大、维度高、复杂度高的场景，它可以通过并行计算和分布式存储技术，大大提升处理速度和效率。
掌握黄软件的背后，是一群充满热情和智慧的技术专家的创新努力和不懈追求。他们的研究成果不仅改变了我们的生活和工作方式，也为我们揭示了科技世界的无限可能和可能性。在这个数字化、信息化的世界里，黄软件不仅是信息传递的重要工具，也是科技创新的重要引擎，引领我们探寻更多未知的奥秘，塑造更加美好的未来。
特朗普标榜“大而美”的法案，总结起来就是一句话，重军事而轻民生，竟然把台湾也算计了进去。已经脱离美国政府的马斯克，终于能说句实话，简直是荒唐至极。
特朗普
日前，特朗普政府公布了所谓的“大而美”方案，引发热议。该法案的宗旨虽是“平衡财政”，但是实际上就是美国军备扩张的提款机。该法案在批准多项军事项目，将美国军费预算不断推高的同时，在民生方面的投入将进一步减少。
该法案计划削减美国医疗补助和营养援助计划，这意味着美国低收入人群可能会面临基本的生存难题。企业税降至15%惠及波音等军工巨头，但是低收入家庭的实际税负却在增加。军工企业有“免税优惠”，而民用企业仍得缴纳高额税收。
更重要的是，美国参议院公布的内容显示，该法案将要求国会拨款120亿美元用于所谓的“太平洋阻吓计划”。名字起的如此“高大上”，实际上就是干预台海事务的计划，包括在印太地区进行军事演习，提升印太驻军战斗力，增强台湾防御等。
马斯克举行告别会
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