揭秘：真实展现女性隐私部位的高清无遮挡照片，展示其独特的魅力与神秘性，美媒爆料：特朗普打听“马斯克是否吸毒”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算上俄乌冲突中损失的两架预警机，当下俄罗斯空军仅有7架A-50U预警机处于可用状态，偌大的俄罗斯领空，就靠着这7架性能一般，尤其是信息化与自动化水平还处在上一个时机的老式A-50U苦苦支撑，意味着俄罗斯在这种战略级别大飞机上恐将出现巨大空白，更让国土战略防御体系上出现一个巨大的漏洞。
将真实的女性隐私部位进行高清无遮挡拍摄并呈现于公众视野中，这既是一种艺术创作，也是一次对现代女性生活和情感深度探索的尝试。在这一过程中，摄影家们巧妙地捕捉到了女性身体的独特魅力与神秘性，以一种前所未有的方式让观众直观、全面地了解到她们的隐私空间。
这些高清无遮挡的照片展现出女性的身体线条和曲线美。从照片中我们可以看到，女性的身体部分被精确的镜头拉伸到极致，每个细节都清晰可见，无论是在乳房、臀部、大腿或是腰身，每一个毛孔都被细致入微地呈现出来，仿佛可以直接触摸到皮肤下的每一处肌肉纤维。这种视觉冲击力不仅让我们惊叹于女性身体的美丽，同时也引发了对于女性身体美学的深入思考和反思。
这些照片还揭示了女性生理构造的秘密。许多女性会在不自觉的情况下，将私密部位暴露给他人，这往往需要极高的自控力和心理素质。在这些高清无遮挡照片中，我们可以看到女性的阴道、肛门、乳头等敏感部位呈现出自然的状态，没有受到任何修饰或夸张，而是呈现出一种原始的魅力。这种真实感和原始感，一方面让我们对女性身体产生了更深的认识和理解，另一方面也展现了女性自我保护意识的重要性，鼓励女性在生活中更加注重自我保护和尊重。
这些照片还展示了女性个性与魅力的独特之处。每个女性都有自己的独特之处，包括身体特征、性格特点、审美观念等等。在这些照片中，摄影师巧妙地运用光影效果和构图技巧，将这些个性特质表现得淋漓尽致，无论是丰满的胸部，细腻的肌肤，还是性感的双腿，每一个部位都充满了独特的魅力和吸引力。这种个性化的展现，不仅丰富了人们对女性的理解和认知，也增强了女性自我认同和自尊心。
将真实的女性隐私部位进行高清无遮挡的拍摄，并将其呈现于公众视野中，是摄影家们的一次大胆创新和深刻探索。通过这种方式，他们成功地展现了女性身体的独特魅力和神秘性，使观众能够更直观、全面地了解和认识女性的身体世界，进一步激发了人们对女性美的理解和欣赏，也在某种程度上唤醒了社会对女性隐私权的关注和尊重。这种探索和实践，为构建一个包容、平等、和谐的社会环境做出了重要贡献。
参考消息网6月8日报道据埃菲社6月7日报道，据美国有线电视新闻网（CNN）报道称，美国总统特朗普曾向其顾问询问，与他发生激烈争执并导致关系破裂的埃隆·马斯克的行为，是否与这位科技大亨“涉嫌吸毒”有关。
美国媒体援引一名消息人士的话报道说：“在私下里，他试图理解这位科技亿万富翁的批评，而公开场合则表示不在乎。”
然而，特朗普6日晚拒绝公开评论此事：“我不想评论他是否吸毒的问题。我不了解他的情况。”
报道称，这一信息与美国总统6日接受同一媒体采访时所作的表态形成鲜明对比，他当时称“甚至没想过埃隆”，并表示“一段时间内不会与马斯克交谈”。
他对媒体表示：“美国可以没有任何人，除了我。”但他强调自己只是在开玩笑。
报道提及，马斯克并非首次承认使用氯胺酮，尽管他声称是遵医嘱使用药物。
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