探索视听盛宴：揭秘电影AV在线——深度剖析与体验新奇前沿的影视艺术魅力，外媒：遭枪击的哥伦比亚总统候选人已接受首次手术，进入恢复“关键时刻”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报道认为，如果美国政府实施这一审查计划，可能会严重减缓学生签证的处理速度，也可能对许多依赖国际学生来增加财政收入的美国大学造成不利影响。
从科幻迷的视野出发，电影AV（Audio-Visual）作为一种新兴的媒介形式，以其独特而丰富的视听表现力，逐渐吸引了广大观众的关注。在互联网时代，一部优秀的电影AV在线已成为大众享受视听盛宴的重要途径。本文将深入探讨电影AV在线的深度剖析和体验，揭示其在影视艺术魅力中的地位和影响力。
电影AV在线的独特性体现在其多元化的视听表现上。传统的电影院放映模式往往受到时空限制，无法提供全方位、沉浸式的观影体验。而电影AV在线则突破了这一局限，借助虚拟现实、增强现实等技术手段，为观众提供了身临其境的视听盛宴。用户可以通过头戴式显示器或PC电脑进入一个虚拟的银幕世界，观看高清画质的3D影像，感受声效、色彩、运动等视觉元素的深度融合。电影AV在线还支持多种音频格式，包括有声书、音乐视频、戏剧片段等多种形式，满足用户的多样化需求。
电影AV在线的创新性和互动性也是其吸引力所在。传统电影放映需要观众坐在座位上静心欣赏，而在电影AV在线中，观众可以随时移动和调整角度，甚至参与到影片的制作过程中。例如，部分电影AV平台会邀请观众扮演主角，参与剧情的创作和决策，这不仅增强了观众的艺术参与感，也使电影AV体验变得更加生动有趣。许多电影AV在线还引入了实时音效、社交分享等功能，使得用户不仅可以独自观看电影，还可以与其他用户进行互动交流，共同体验电影的魅力。
电影AV在线的经济性也是其成功的一大因素。随着网络技术的发展，电影AV在线的成本已经大大降低，极大地降低了普通观众观看电影的门槛。由于其高清晰度和多样化的视听内容，电影AV在线的市场需求也在不断增长，为电影产业创造了巨大的商业价值。
电影AV在线并非一无是处，它同时也存在一些挑战和问题。如版权保护问题，目前许多电影AV在线并未获得合法授权，导致用户在观看时无法享受到原汁原味的电影资源；电影AV在线的内容质量和质量也直接影响到用户体验，如果内容粗制滥造或者缺乏专业制作水平，可能会对用户产生负面影响。
电影AV在线作为电影艺术魅力的新载体，以其多元化的视听表现力、创新性的互动功能以及经济性，正在逐步改变我们对于电影的审美观念和观影方式。未来，随着科技的进步和社会的发展，电影AV在线必将在影视艺术领域发挥更大的作用，为我们带来更多的视听盛宴和文化体验。让我们一同期待电影AV在线在影视艺术领域的进一步发展，展现更加丰富多样的视听魅力，让我们的生活因为电影AV在线而更加丰富多彩！
【环球网报道】当地时间7日下午，哥伦比亚总统候选人米格尔·乌里韦·图尔韦在首都波哥大举行的一次政治集会中遭枪击受伤，被紧急送医救治。据法新社最新消息，波哥大市市长8日上午称，米格尔·乌里韦·图尔韦已成功接受首次手术。
报道称，波哥大市市长向媒体表示，米格尔·乌里韦·图尔韦已“成功完成了第一次手术”，目前已进入恢复“关键时刻”。
哥伦比亚总统府当地时间6月7日晚发表声明，由于该国右翼总统候选人、参议员米格尔·乌里韦·图尔韦当天下午遭枪击，情况危急。哥伦比亚总统佩特罗取消出访行程。佩特罗原计划出访法国。
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