揭秘MTSPW：深度解析其核心技术与应用场景探索，公告速递：易方达黄金主题（QDII-LOF-FOF）基金2025年6月9日暂停申购、赎回及定期定额投资业务看似无害的提问，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最近几周，特朗普和马斯克的互动明显下降，不过在20日的发言中，他表示将在21日与特朗普共进晚餐。
下列是关于MTSPW（Machine Translation with Supervised Pre-training）的深度解析及其核心技术及其应用场景探索的文章：
标题：揭秘MTSPW：深度解析其核心技术与应用场景探索
随着人工智能技术的发展，机器翻译（Machine Translation, MT）作为一种自然语言处理的重要技术，在各个领域都展现出强大的应用潜力。其中，一种备受关注且最具创新性的模型便是由斯坦福大学的研究团队构建的MTSPW系统，它以大规模预训练语言模型（如BERT、GPT-3等）为基础，结合传统机器翻译方法，通过精准的语言识别和语义理解，实现了从源语言到目标语言的高质量翻译。
MTSPW的核心技术主要包括以下几点：
1. 自动特征工程：传统的机器翻译模型往往依赖于人工提取和组合的特征，包括词性标注、句法分析、情感分析、知识图谱挖掘等。这些特征往往是低层次、冗余的，并无法准确捕捉源语言和目标语言之间的复杂关系。在MTSPW中，研究人员引入了自动特征工程的方法，利用大量的文本数据进行特征提取和筛选，剔除了无关或冗余的特征，从而减少了过拟合的风险，提高模型的泛化能力。
2. 语言模型优化：传统的机器翻译模型主要是基于统计学习的规则制定和匹配，对于长篇文本或者复杂的句子结构往往表现不佳。为了应对这种挑战，MTSPW引入了现代深度学习技术，如Transformer架构，该架构采用了自注意力机制和多头注意力机制，能够有效地处理长距离依赖和跨模态信息的传递，提高了模型的预测精度和效率。
3. 强化学习与强化学习融合：强化学习是一种模拟人类行为的学习方式，主要通过不断尝试和反馈来优化决策过程。在MTSPW中，研究人员将强化学习技术与机器翻译任务相结合，构建了一种混合策略模型。在这个模型中，语言模型作为智能体，通过不断的试错和学习，获取源语言和目标语言之间的潜在交互模式；而强化学习则作为环境，通过提供奖励和惩罚信号，指导语言模型做出最优的翻译决策，使模型能够在实际场景下更好地适应和实现翻译任务。
4. 多模态融合与跨语言转换：传统的机器翻译模型通常是单模态的，即只处理源语言和目标语言之间的二元对齐关系。由于不同语言在语法、词汇、文化等方面具有极大的差异，单纯使用单模态模型可能难以满足复杂多语境下的翻译需求。MTSPW提出了一种跨语言融合的方法，通过将源语言和目标语言的多模态信息（如文本、语音、图像等）进行融合，实现源语言与多种目标语言的无缝互译。这种跨语言融合使得MTSPW不仅可以有效解决单模态语言模型的局限性，还能为更广泛的语境和任务提供支持。
5. 数据驱动和质量控制：为了保证MTSPW的翻译质量和准确性，研究人员引入了一套高效的高质量数据收集、清洗、标注和存储体系。这包括从大量公开的文本数据集（如Wikipedia、Web Corpora等）中筛选出高质量的源语言和目标语言样本，同时对数据进行标注和分类，确保每个句子都有明确的标签和上下文信息。还采用先进的数据增强技术（如word embedding、seq2seq等）和监督学习算法（如BLEU、ROUGE等）进行数据集的质量评估和模型性能调控。
MTSPW以其新颖的技术框架、先进的深度学习算法和丰富的应用场景，成功地揭示了语言模型在跨语言翻译中的核心特性和关键驱动因素。要想充分发挥这一模型的优势，进一步提升其翻译质量和效率，还需要在数据处理、模型优化、
证券之星消息，6月4日易方达基金管理有限公司发布《易方达黄金主题证券投资基金（LOF）2025年6月9日暂停申购、赎回及定期定额投资业务的公告》。公告中提示，为2025年6月9日为瑞士证券交易所非交易日，自2025年6月9日起易方达黄金主题证券投资基金（LOF）2025年6月9日暂停申购、赎回及定期定额投资业务，下属分级基金调整明细如下：
注:（1）易方达黄金主题证券投资基金（LOF）（以下简称“本基金”） A类人民币份额场内简称为黄金主题LOF。
（2）本公告中暂停及恢复申购和定期定额投资业务仅针对本基金A类人民币份额。根据相关公告，本基金A类人民币份额自2025年5月23日起暂停在全部销售机构的大额申购业务，单日单个基金账户在全部销售机构累计申购（含定期定额投资）本基金A类人民币份额的金额不超过100元（含）。本基金A类人民币份额恢复办理大额申购业务的具体时间将另行公告。
（3）根据相关公告，本基金A类美元份额、C类人民币份额、C类美元份额自2022 年3月7日起暂停申购及定期定额投资业务，恢复办理申购及定期定额投资业务的时间将另行公告。
（4）本次暂停及恢复赎回业务针对本基金所有基金份额类别（A类人民币份额基金代码为161116，A类美元份额基金代码为007977，C类人民币份额基金代码为007976，C类美元份额基金代码为007978）。
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