深情首播赵雅玉精彩全集 免费在线观看原汁原味，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原创 奇闻一笑宰相辞职一百二十三次，最后撒丫子就走，不管皇帝同意不同意特朗普还表示，他认为前列腺癌筛查是体检的“标准”。不过美媒指出，美国疾病控制与预防中心(CDC)不建议70岁以上的男性定期进行前列腺癌筛查，CDC指出，老年男性进行前列腺癌筛查存在潜在危害。
赵雅玉，一代京剧表演艺术家，在她的众多经典戏曲作品中，如《贵妃醉酒》、《霸王别姬》等，以其深厚的艺术造诣和独特的嗓音魅力，赢得了观众的喜爱和尊重。今天，她精心筹备的电视剧《深情首播》，正式在各大平台首播，并开启了一次精彩的全集免费在线观看之旅。
这部电视剧将赵雅玉的故事再次呈现在大众眼前，以细腻的情感描绘了她在梨园界的辉煌历程、个人情感世界的起伏和人物命运的交织。赵雅玉的人生经历充满了传奇色彩，她从小热爱艺术，以精湛的唱腔和独特的表演风格征服了无数观众。在演艺事业高峰时期，她遭遇了许多挑战和困苦，但她始终坚持自我，用艺术诠释人生，为观众呈现了一个鲜活的人物形象。
电视剧《深情首播》以第一人称叙事的方式，展现了赵雅玉的生活状态、内心世界和情感变化，使观众仿佛置身于那个时代，体验到了那个时代的人们的生活与情感。剧中的配乐、服装道具等方面都极尽考究，使得整部剧既有浓厚的历史韵味，又富有现代气息，给人带来了视觉和听觉上的双重享受。
值得一提的是，该剧不仅聚焦了赵雅玉的舞台生涯，也深入探讨了她的人生观和价值观，对传统戏曲艺术的传承和发展起到了积极的推动作用。该剧也为年轻观众提供了学习京剧、了解戏曲文化的宝贵机会，让更多人了解到中国传统文化的魅力所在。
《深情首播》是一部展现赵雅玉风采、深度挖掘历史底蕴的优秀电视剧，无论是对于艺术爱好者还是对中国戏曲文化感兴趣的观众，都会在这部剧中找到共鸣，享受到一次精神的盛宴。让我们期待《深情首播》的后续剧情，一起走进赵雅玉的世界，感受她的深情与精彩。
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
明朝万历年间，一位内阁首辅以123封辞呈的荒诞记录，将明代官僚体系的深层矛盾暴露无遗。李廷机，这位万历十一年榜眼出身的清廉官员，在任内阁首辅五年间，用近乎行为艺术的方式，演绎了一场个人意志与制度惰性的激烈碰撞。这场持续五年的辞职闹剧，既是个人悲剧，更是明代政治生态恶化的缩影。
一、制度性瘫痪下的宰相困局
万历三十四年，李廷机接手的内阁已陷入全面瘫痪。中央九部实有官员仅31人，吏部、礼部、兵部竟无人履职，仅存公章；刑部、工部由其他部门兼职代管，督察院与大理寺连公章都已遗失。这种"人滞于官、官曹空虚"的局面，直接源于万历帝三十年不上朝的极端怠政。据《明史》记载，万历十四年后，皇帝"怠于临朝，勇于敛财"，官员任免完全停滞，导致九部中仅户部与通政司尚有部长。
李廷机每日需处理堆积如山的奏章，却无法获得任何决策支持。更致命的是，东林党人持续攻击其职位合法性，试图将李三才、郭正域推入内阁。这种内忧外患的处境，使李廷机在任首辅初期便萌生退意。他选择将房产捐予贫民，遣散家人，自居破庙，试图以极端方式表明去意。
二、123封辞呈的荒诞博弈
从万历三十四年至三十九年，李廷机以每月两封的频率递交辞呈，总数达123封。这种行为艺术式的辞职，实则是对明代官僚制度的绝望抗争。明代官员辞职需经"乞休-批准-致仕"流程，但万历帝对所有奏章采取"留中不发"策略，使制度性程序完全失效。李廷机从最初五封奏章的试探，到后期每月持续投递，其心理经历了从期待到绝望的转变。
这种荒诞博弈的背后，是明代言官制度的异化。东林党人利用清议力量，将李廷机塑造成"占茅坑"的负面形象，通过舆论施压加速其离职。而李廷机选择破庙栖身，既是对物质诱惑的彻底摒弃，更是对体制束缚的精神反抗。他最终"自解雇"的行为，实质是对"君权至上"原则的公开挑战。
三、制度性怠政的深层危机
李廷机事件暴露出明代官僚体系的三大结构性矛盾：
这种制度性危机在万历后期达到顶峰。据统计，万历四十七年中央九部实有官员不足编制的40%，六科给事中空缺率达67%。李廷机的遭遇绝非个案，而是整个官僚体系崩溃的预兆。
四、历史余波中的制度反思
李廷机"自解雇"后，万历帝未予追究，四年后追赠少保、谥"文节"。这种看似矛盾的处理方式，实则反映了明代皇权的绝对性——皇帝既可无视制度程序，亦可随时恢复官员名誉。这种"人治"特征，使明代政治始终在"祖宗之法"与"圣意独断"间摇摆。
从制度史视角看，李廷机事件是明代官僚体系"制度性溃败"的典型案例。当皇帝通过怠政瓦解行政系统，党争利用制度漏洞争夺权力，言官异化为政治打手时，再清廉的官员也难以维系政治理想。这种系统性崩溃，最终在崇祯朝引发连锁反应，加速了明王朝的覆灭。