探索HHSP：深度解析控制与编程语言的紧密联系及其对软件工程的影响，股票行情快报：天海防务（300008）6月4日主力资金净买入1370.67万元看似无害的提问，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辅料：蒜瓣6-8颗、干辣椒3-4根、葱1根、姜2片
关于“探索HHSP：深度解析控制与编程语言的紧密联系及其对软件工程的影响”，这是一个富有深度和广泛意义的话题。HHSP，全称为"Hypertext Hypermedia Processing"，是近年来兴起的一种新兴技术，它能够利用超文本处理和网络技术，将各种数据、文档、图像等信息以多媒体形式呈现给用户，极大地方便了用户的在线学习和查阅。而编程语言，作为人类智慧的结晶，其在软件工程中起着至关重要的作用。本文旨在深入探讨HHSP与编程语言之间的密切关系，并对软件工程的发展产生深远影响。
我们需要明确一下HHSP的主要技术基础和应用领域。HHSP的核心思想是以网页的形式展示大量知识资源，包括但不限于学术论文、科技报告、项目报告、产品介绍等。这些信息可以通过HTML（HyperText Markup Language）或XML（Extensible Markup Language）来描述，从而实现跨平台的数据呈现。HHSP还引入了JavaScript、CSS（Cascading Style Sheets）、PHP、Python等多种编程语言，通过Web服务器与客户端进行交互，实现了动态的信息更新和用户交互的功能。
HHSP的技术特性使得编程语言和HHSP之间形成了一种紧密的耦合关系。一方面，编程语言作为一种高阶的语言，提供了一系列强大的功能和操作能力，如数据类型定义、变量声明、函数调用、循环控制、条件语句、异常处理等，这些都是HHSP中信息展示的基本要素。通过编程语言，开发者可以编写出高效、灵活的代码，精确地控制整个系统的运行流程，实现对HHSP内容的高度抽象和封装。
另一方面，HHSP也依赖于编程语言的动态表达能力和可扩展性，以支持各种复杂的应用场景。例如，在网站设计方面，编程语言可以用于构建复杂的数据库结构，实现用户界面的设计、渲染和响应；在数据分析方面，编程语言可以用于构建实时数据处理系统，实现数据流的捕捉、转换、存储和分析等功能。而在搜索引擎优化（SEO）等领域，编程语言则可以用于构建高效的搜索引擎爬虫，获取并解析大量的网页源代码，从而实现搜索引擎的功能。
HHSP与编程语言的紧密耦合不仅体现在功能层面上，更体现在业务逻辑层面。在HHSP的实际开发过程中，开发者不仅要熟悉HTML、CSS、PHP等编程语言的基础语法，还需要掌握HHSP相关技术，如HTTP协议、HTML5 Canvas、JSON等，以及如何使用这些技术来实现数据可视化、用户互动等功能。这种技术层次上的统一和协调，使得HHSP与其他领域的交叉应用更为便捷和有效。
HHSP与编程语言的关系密不可分，它们相互构成了一个完整的软件工程体系，共同塑造了软件产品的本质特征和用户体验。HHSP以其丰富的技术特性，为编程语言提供了广阔的应用场景和实践机会，推动了软件工程向着更加智能、高效的方向发展。在未来，随着更多新技术和算法的不断涌现，HHSP与编程语言的融合将进一步深化，这无疑将为软件工程带来更多的创新和发展机遇，为推动全球信息技术的繁荣进步做出更大的贡献。
证券之星消息，截至2025年6月4日收盘，天海防务(300008)报收于6.24元，上涨0.48%，换手率11.17%，成交量184.05万手，成交额11.57亿元。
6月4日的资金流向数据方面，主力资金净流入1370.67万元，占总成交额1.18%，游资资金净流出1728.19万元，占总成交额1.49%，散户资金净流入357.53万元，占总成交额0.31%。
近5日资金流向一览见下表：
近5日融资融券数据一览见下表：
该股主要指标及行业内排名如下：
天海防务2025年一季报显示，公司主营收入7.47亿元，同比上升10.86%；归母净利润4079.24万元，同比上升32.32%；扣非净利润3939.91万元，同比上升33.13%；负债率55.21%，投资收益-131.69万元，财务费用1788.32万元，毛利率19.48%。天海防务（300008）主营业务：船海工程、防务装备、新能源三大业务领域,主要业务涵盖船海工程研发设计、船海和港口机械工程技术咨询和监理、船舶和海洋工程总装制造、船舶和船用设备进出口、军辅船和军贸船设计建造、特种防务装备及军工配套产品研制、新能源应用技术研发和系统集成、天然气车船加注站点建设和运营、天然气工业用户供应、合同能源管理、能源贸易等业务。
该股最近90天内共有1家机构给出评级，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为7.15。
资金流向名词解释：指通过价格变化反推资金流向。股价处于上升状态时主动性买单形成的成交额是推动股价上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入，股价处于下跌状态时主动性卖单产生的的成交额是推动股价下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出。当天两者的差额即是当天两种力量相抵之后剩下的推动股价上升的净力。通过逐笔交易单成交金额计算主力资金流向、游资资金流向和散户资金流向。
注：主力资金为特大单成交，游资为大单成交，散户为中小单成交
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