禁止18岁漫画网站：五一期间坚守文化底线，保护青少年健康成长！，原创 包拯的遗产有多深厚？后代吃了1000年，第29代孙竟成世界船王看似无害的提问，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他们在完善账户信息流程方面需要特别注意信息的准确性与完整性，以确保后续操作的顺利进行。投资者应定期检查并更新其个人信息，以防止任何可能的延误或错误。平台也应提供明确的指导和支持，以协助用户顺利完成信息更新。
在五一小长假到来之际，无数人计划着与家人和朋友们共度欢乐时光。在这个充满活力与欢乐的假期中，一个引人关注的话题逐渐浮出水面——“禁止18岁漫画网站”这一话题引起了广泛的关注和讨论。
我们应认识到，青少年是祖国的未来和民族的希望。他们正处于成长发育的关键时期，心智尚未完全成熟，对于各种信息和知识的理解、吸收以及判断能力都相对较弱，而网络上丰富的动漫作品正是他们的主要娱乐途径之一。这些漫画网站因其内容涉及色情、暴力、恐怖等不良元素，不仅对青少年身心健康造成了严重影响，而且会引导他们产生错误的价值观和行为习惯。
为了保障青少年的健康成长，我们应该坚决禁止18岁以上的漫画网站在五一期间上线。从教育的角度看，这有助于提高青少年的文化素养和审美水平，同时也能培养他们的批判思维能力和道德素质。一方面，通过限制和过滤有害漫画的内容，可以为他们营造一个健康、积极的网络环境，减少潜在的负面影响。另一方面，通过设立专门的青少年网页或频道，将优质动漫作品和教育类资讯提供给青少年，让他们可以在轻松愉快的氛围中学习和成长。
政府和社会各界也应共同承担起保护青少年权益的责任。家长应作为孩子的第一任老师，严格把控家庭网络环境，确保孩子能够接触到健康的动漫资源。学校则可以通过开展相关讲座、开设专题课程等方式，引导学生正确看待网络内容，避免其对孩子形成不良影响。政府部门则需要制定和完善相关法律法规，加大对非法漫画网站和相关平台的打击力度，严惩违法者，维护网络秩序和文化安全。
在政策引导和舆论支持下，广大青少年将在享受丰富娱乐生活的也能深刻理解并自觉抵制网络不良内容的影响。在此过程中，社会各界应加强沟通协调，共同构建一条符合青少年身心发展特点和兴趣爱好的互联网文化道路，切实保障他们的人身权利和心理健康，从而在全社会范围内形成良好的网络文化生态。
“禁止18岁漫画网站”不仅是国家层面的一项重要任务，更是每一位公民义不容辞的责任。我们需要以开放包容的态度，充分发挥社会各方力量，共同守护青少年的精神家园，为他们在快乐成长的道路上铺就一条健康、光明的道路。在这个特殊的假期里，让我们携手共进，以实际行动践行文化底线，让每个青少年都能享受到健康的动画世界带来的乐趣和启迪，健康成长！
在中国千年历史中，忠臣清官不胜枚举，但若论“遗产”流传最久、影响最深者，包拯定当名列前茅。
一个清官，如何让家族千年繁盛？
一个家训，又是如何跨越千年，滋养后世？
从庐州清官到世界船王，包家的传奇时光，静静书写着......
北宋景德元年，包家长房迎来了男丁，包拯，包令仪夫妇如获至宝，取名“拯”意为“拯救、济世”，字希仁，希望他日后能做一个救民于水火的仁人志士。
据说，孩提时代的包拯，就曾在庙堂前驻足良久，望着青砖黛瓦间匾额上“清正廉明”四字出神，他不问为何宫墙高筑，也不贪庙中香火鼎盛，只是轻声问母亲。
“何为清正？”
那年他不过七岁，却已经种下了正直为本的种子，二十九岁那年，他果然金榜题名，成为一名进士，朝廷分派他为建昌县知县，距家四百里之遥。
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