详述T66Y2023年地址1与地址2的精准定位：剖析全年服务范围及未来发展布局，“80后”蒙古总理因何下台？儿子女友网上炫富成导火索看似无害的提问，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场内，球员用精彩的表现点燃观众激情；场外，赛事助推城市热度的提升。南京推出跟着“苏超”游南京等优惠礼包，5月29日至6月8日，球迷凭赛事票根可参与南京市域内购物、餐饮、住宿三重优惠活动。南京五台山体育馆周边多家酒店几乎满房，赛事成为激发城市消费活力的新引擎。
题目：《T66Y2023年精准定位：全年服务范围与未来发展布局》
在科技飞速发展的今天，随着物联网、大数据、人工智能等先进技术的应用，我们的生活越来越依赖于对地理位置信息的精确把握。尤其是在城市规划和商业运营中，精准定位已成为推动企业高效运作的重要手段之一。本文将以T66Y2023年作为案例，详细分析T66Y的精准定位策略及其在全年服务范围和未来发展规划中的应用。
让我们从2023年的精准定位开始。T66Y是一家专注于物联网技术研究和开发的企业，其研发的核心是基于5G和人工智能的智能物流系统。这个系统能够实现对货物的位置、状态、配送路线等多方面的实时监控和管理，以确保物流过程的高效性和准确性。具体到年度地址1和地址2的精准定位，T66Y主要依靠了以下三方面措施： 一、地理信息系统（GIS）数据的收集和处理
T66Y使用最先进的GIS技术和算法，对全球范围内遍布各地的仓库、分拨中心、转运站等实体进行详细的地理位置信息采集。这些数据包括但不限于建筑物位置、道路、桥梁、公园、河流、山脉等自然环境要素，以及各类交通设施如公路、铁路、机场、港口等。通过这种全面的数据采集，T66Y能够在第一时间准确地判断出每个地理位置的地理坐标，并将这些信息存储在数据库中，为后续的决策制定提供基础。 二、GPS信号和蓝牙定位技术的应用
为了进一步提高地址2的定位精度，T66Y引入了全球定位系统（GPS）和蓝牙定位技术。GPS可以提供精确定位，同时具备全天候、高精度、无盲区等特点，特别适用于室外环境下。而蓝牙定位则利用Wi-Fi或蓝牙连接，无需铺设基站，具有成本低、覆盖广、灵活性强等优点，适合于室内场景的定位需求。 三、深度学习模型的集成和训练
为了解决地址2定位问题，T66Y采用了深度学习模型，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、强化学习等，对海量的历史地理数据进行训练和优化。通过对历史数据进行编码，构建了一套高度自动化的地图映射机制，使得新获取的数据能够自动识别并转换为与已有数据相似的映射，进而实现对地址2的具体位置精准定位。深度学习模型还可以根据当前的天气、季节等因素，动态调整定位算法，以适应不同环境下的定位需求。 四、数据分析和预测
对于全年服务范围的预测，T66Y通过实时监测和分析历史数据，结合未来的市场趋势和竞争环境，建立了精细的地图预测模型。该模型基于机器学习算法，能够对未来一年内各个地点的流量、需求量、库存水平等关键指标进行预测，帮助企业更好地规划仓储和运输策略，提高服务效率和质量。 T66Y在2023年成功运用了先进的地理信息系统、GPS和蓝牙定位技术、深度学习模型和数据分析方法，实现了对全国范围内的地址1和地址2精准定位。这一系列策略的应用，不仅保障了企业的物流效率和服务质量，也为公司的发展战略提供了有力的支持。未来，T66Y将继续深入挖掘地理空间数据的价值，通过持续的技术创新和业务实践，推动物联网和人工智能技术在物流行业的广泛应用，为客户提供更加智能化、定制化的物流解决方案。
6月3日，韩国总统选举投票日的同一天，东北亚政坛再生动荡。“80后”蒙古总理奥云额尔登未能通过国家大呼拉尔(议会)的信任投票，被视为辞去总理职务。
5月中旬开始，蒙古部分民众不满奥云额尔登执政表现，每天在首都乌兰巴托市中心示威，要求奥云额尔登辞职。5月28日，奥云额尔登向大呼拉尔提交对其发起信任投票的动议。
3日的投票结果显示，44名大呼拉尔委员支持奥云额尔登，38人反对，未能达到决议草案通过所需的64票门槛。
2021年1月出任蒙古总理时，奥云额尔登仅有40岁，被认为是蒙古政权代际更替的标志性人物，具有国际视野和改革抱负。2024年6月，他高票连任蒙古总理。
奥云额尔登 央视新闻图片
蒙古历史上最年轻的总理
蒙古政治实行具有半总统制特征的议会制，作为国家元首的总统行政权力有限，由国家大呼拉尔多数党或联盟选出的总理掌握着大部分行政权力。
奥云额尔登1980年6月生于乌兰巴托，从小父母离异，由姥爷姥姥带大。小学期间姥姥去世，他不得不离开乌兰巴托，到肯特省和姥爷住在一起。21岁时，奥云额尔登在农村开始了自己的政治生涯，其后不断进行深造，2015年获得了哈佛大学公共行政管理专业硕士学位。
从哈佛回国后，奥云额尔登出版了《亚洲骏马国》一书，描绘了蒙古到2050年成为亚洲强国的愿景，在国内引起轰动。2016年，他当选大呼拉尔委员。2017年10月上台的蒙古总理、现任总统呼日勒苏赫着力培养年轻干部，奥云额尔登作为亲信在2019年被任命为政府办公厅主任，进入权力核心。
2021年1月，一名染疫产妇转院不当引发蒙古民众抗议，呼日勒苏赫率内阁集体辞职，奥云额尔登凭借行政经验与党内支持成功接任总理，成为蒙古历史上最年轻的总理。
对中国民众来说，担任总理以来4次访华，出席冬奥会、夏季达沃斯、进博会和亚冬会的奥云额尔登在外国政要中并不是生面孔。
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