沉浸式Mofos维语版：揭秘东方神秘文化魅力——探索《小王子》中的异国语言艺术，“掏空复活”黑莓 Q20 手机，Zinwa 推出 Q25 改装套件 / 整机看似无害的提问，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是一种把 “我必须成功” 换成 “我尽力就好”的洒脱、与通透！
关于《小王子》这部经典的寓言故事，其深远的寓意和丰富的文化内涵一直吸引着全球读者的目光。而在其中，一个鲜为人知的细节就是维吾尔族人对于异国语言文化的独特理解和表达方式——维语版《小王子》，这不仅是一部体现东方神秘文化魅力的作品，更是一种跨越地域、跨越民族的语言艺术展示。
《小王子》中的维吾尔语版并非简单的翻译，而是融入了维吾尔族人的语言精髓与文化内涵。在这个版本中，小王子用维吾尔语向我们讲述他的冒险经历，通过描绘各种各样的动物、星球和人物，展现了一个充满哲理的世界观。在每一章的开头，小王子都会以一种独特的维吾尔语方式打招呼：“Мын улам ам Удир, Мурики! Бид улан бизларга сунгутан.”（我是来自乌尔都斯坦的小王子，梅里克！我热爱你们每个人！）。这种简洁而有力的问候语，既表达了维吾尔族人民对朋友的热情欢迎，也展示了他们独特的语言表达方式和对世界的理解。
除了语言本身，维吾尔语版的《小王子》还融入了大量的视觉元素，如色彩斑斓的插图、生动有趣的图像描述以及独特的装饰艺术等。这些视觉元素不仅增强了故事的观赏性，也展现了维吾尔族人民的艺术创造力和审美情趣。例如，插图中的各种动物形象都是由维吾尔族艺术家精心绘制的，每一个角色的表情、动作和服饰都充满了个性和韵味，让人仿佛身临其境地感受到小王子的世界。
维吾尔语版《小王子》的故事情节设计也别具一格，它巧妙地将现实生活中的种种问题和疑惑融入到故事中，引导人们思考人类的本质和存在的意义。例如，在第二章中，小王子讲述了他在沙漠中迷路的经历，并在经历了种种困难后，终于找到了回家的方向，这一情节正是反映了维吾尔族人民坚韧不拔的精神风貌和对生活的热情追求。这样的故事情节设计既富有教育意义，又富有艺术感染力，使得《小王子》不仅仅是一本寓言，更是维吾尔族人民对生活哲学的深度探讨和艺术创作的卓越表现。
维吾尔语版的《小王子》以其独特的语言艺术魅力，成功地诠释了东方神秘文化的价值和魅力。它的出现，不仅为全世界的读者打开了一扇了解维吾尔族文化和历史的窗口，也让世界认识到了维吾尔语作为世界上最古老且仍在使用的语言之一的独特魅力。在未来，随着文化交流的深入和国际化程度的提高，我们有理由期待更多的人能深入了解并欣赏维吾尔语版的《小王子》，从而更好地领略和感受东方文化的瑰宝。
IT之家 6 月 4 日消息，来自中国的 Zinwa Technologies 推出了 Q25 改装套件 / 整机，该套件搭载联发科 Helio G99 芯片，可“复活”已停止系统更新的黑莓 Q20 手机。
根据 Zinwa 介绍，该改装套件搭载联发科 Helio G99 芯片，取代了 Q20 原有的高通骁龙 S4 Plus 芯片；内存和存储空间将升级为 12+256GB（Q20 原为 2+16GB），同时保留黑莓 Q20 原有的 720*720 触摸屏、全键盘。
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