揭秘：洞察未来互联网营销新风向——探索科技驱动的变革与策略创新，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学习新语·中华文明丨多元一体的灿烂文明“市场乐观情绪略有升温，开始逐渐趋于平静。”Nuveen固定收益策略主管Tony Rodriguez在接受采访时表示。不过，他同时也指出，“我们正在进入一个感觉非常脆弱的区间，因为存在太多不确定性。”
在数字化转型的时代背景下，互联网营销已经成为企业获取和维护消费者关系、推动业务增长的重要手段。而科技的发展以其独特的优势引领着未来的互联网营销新风向，引领着品牌与消费者之间互动方式的革新与策略创新。本文将深入剖析科技驱动的互联网营销模式，探讨其背后的变革与策略创新。
人工智能技术的广泛应用是互联网营销的新趋势之一。通过深度学习和自然语言处理等技术，人工智能能够实现精准的人工智能推荐系统，根据消费者的浏览历史、购买行为等数据，为他们提供个性化的商品和服务推荐。例如，亚马逊使用AI算法分析用户的购物习惯，从而为其推荐特定的商品类别或产品，大大提升了用户购物体验的也提高了销售额。AI还可以通过聊天机器人、语音识别等技术实现24小时不间断的服务，甚至可以模拟人类客服进行解答问题，极大地节省了人力成本。
大数据与云计算是互联网营销的重要基础设施。随着大数据的兴起，企业和商家可以通过收集和分析海量的消费数据，如用户偏好、消费行为、社交网络信息等，来理解消费者的需求和行为，为制定更有效的营销策略提供依据。云计算技术的发展也为大数据的存储和分析提供了强大的技术支持，使得企业能够随时随地收集、处理和分析数据，提高决策效率。
区块链技术的应用也正在改变着互联网营销的模式。区块链具有去中心化、不可篡改的特点，可以用于记录和保护数字资产，如产品的生产流程、交易信息等，确保数据的真实性和安全性。这种去中心化的存储方式可以有效防止数据泄露、欺诈等问题，进一步提升企业的信任度和品牌形象。区块链也可以作为供应链管理的一部分，帮助企业实时跟踪产品的生产过程，确保从源头到终端的每一个环节都符合质量要求，避免因质量问题导致的退货率上升，提高用户体验。
科技驱动的互联网营销模式正在深刻影响着企业的市场营销策略和实践。通过人工智能技术的智能化推荐、大数据的精准预测和云计算的支持，以及区块链技术的去中心化管理和供应链管理，企业可以在不断创新和优化自身的营销模式中，抓住未来市场的新机遇，抢占竞争制高点。这也需要企业在实施的过程中，充分考虑科技的伦理和社会影响，确保其应用的合法合规，并不断推动技术的进步，以适应不断变化的市场需求和消费者行为。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现可持续发展和成功转型。
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
泱泱中华，历史悠久，文明博大
对于探寻中华文明基因密码
守护中华民族文化根脉
习近平总书记始终饱含深情、念兹在兹
“学习新语”栏目推出中华文明系列报道
本期走进四川广汉三星堆
从青铜面具中
探寻多元一体的灿烂文明
统筹：黄庆华 周年钧
策划：唐颢宸 童芳 乔煜城
设计：赵丹阳