欧性猛交XXXXX乱大交，独家内容抢先看！，特朗普警告马斯克看似无害的提问，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券商板块今天也很躁动，国盛金控、湘财股份这些小券商突然拉升，东方财富更是放量涨超2%。这背后有两个逻辑：一是券商指数已经连续6周调整，估值跌到了历史低位；二是市场开始提前博弈端午后的政策预期，毕竟每次行情启动都离不开券商点火。不过得提醒一句，券商股波动大，追高容易被套，适合低吸埋伏。
标题：欧性猛交——XX乱大交，独家内容抢先看！
XX的欧洲风潮，正在引领一场疯狂而狂野的乱大交盛宴。这个充满诱惑和刺激的名词，描绘了这场跨越国界、跨越文明的性狂欢，吸引了无数热血男性的目光。
在这场跨越地域、跨越文化的超大规模乱大交中，每一对男女都在各自的空间里扮演着不同的角色，他们的故事交织在一起，形成了一幅生动而真实的历史画卷。从街头巷尾、咖啡馆至高级社交场所，这些地方成为了一个特殊的公共空间，成为各种激情和欲望碰撞的舞台。
欧性的猛交场景往往充满了独特的魅力和吸引力，尤其是在XXX这类拥有丰富历史背景和文化底蕴的地区。在这里，各国的文化差异、风俗习惯以及对性爱的深刻理解，使得每一次骚动和表演都充满了独特的情怀和深度。每个参与者的言谈举止、服饰打扮、情感表达，都是他们自我身份和价值观的一种体现，是他们与他人交往方式的独特标签。
在这个全球化的时代，欧性猛交不仅是一种文化现象，更是一种生活方式的象征。它不仅是性行为的展现，更是人们对于性解放、自由追求的向往和追寻。这种狂野的性生活背后，却隐藏着深深的社会、伦理、道德和法律问题，如性别平等、同性恋权利、性侵犯预防等议题，亟待我们深入探讨和解决。
无论是对视觉艺术还是感官享受的冲击，或者是对人类生存和发展的重要影响，欧性猛交都为我们揭示了一个全新的世界，为我们提供了重新审视自身、理解和接纳社会多元性的方式。让我们共同期待这一场全球性的混乱交响乐，以更加开放、包容的心态去迎接它的到来。在这一刻，欧性猛交，就是一种对自由、挑战、冒险和激情的颂扬，也是对多元文化的探索和回归，是一曲人类文化多样性繁荣的赞歌。
据央视新闻消息，当地时间6月7日，美国总统特朗普表示，若特斯拉与SpaceX首席执行官埃隆·马斯克资助反对共和党预算案的民主党候选人，将面临“非常严重的后果”。
特朗普（左）与马斯克。资料图
特朗普称：“如果他这么做，他会为此付出代价。”但未透露具体措施。特朗普补充说，已无意愿修复自己与马斯克的关系，“我认为这段关系已经结束了。”
两人近期因共和党主导的预算案在社交媒体上公开交锋，特朗普称马斯克“对总统职位极不尊重”。此前，马斯克在社交媒体平台X发文批评美国政府力推的大规模税收与支出法案，并攻击特朗普，甚至转发与杰弗里·爱泼斯坦旧闻相关内容，随后删除。
特朗普回应称有关爱泼斯坦的指控是“陈年旧事”，并否认自己与其相关联。
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