探索西西时尚人体的奇妙魅力：掌控身体艺术的独特表现与视觉冲击，看不准行情用什么期权策略？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、
根据您的需求，“探索西西时尚人体的奇妙魅力：掌控身体艺术的独特表现与视觉冲击”将是一篇探讨中国时尚舞蹈中对身体艺术的独特诠释和震撼视觉效果的文章。以下是我为您精心撰写的内容：
标题：探索西西时尚人体的魅力——独特表现与视觉冲击
在当代中国文化中，西式时尚舞蹈以其丰富多样的形式和极富个性的表现力，不仅丰富了我们的日常生活，更在全球范围内引起了广泛的赞誉和关注。其独特的舞者形象、大胆创新的动作设计以及丰富的视觉冲击力，让人感受到了人类肌肤和肢体的无限可能。
让我们从西方现代舞蹈中探寻西式时尚人体的魅力所在。其中，芭蕾舞以其严谨的技巧和高贵的艺术气质，在西方社会享有崇高的地位。这种舞蹈以其优美的线条、精准的定位和细致入微的操作，完美地展现了人体的形态美和动态美。在《天鹅湖》等经典作品中，舞者以优雅的身姿、如诗般的步伐，展现出人体线条的流畅性和力量感。相比于传统的芭蕾舞，西式时尚人体舞蹈则更加注重动作的真实性和感染力。舞者的每一个动作都力求精确到毫厘之间，既保留了芭蕾舞的优美与精细，又融入了日常生活的随意与灵动，使得舞者的身体成为了一场生动而富有情感的视觉盛宴。
西式时尚人体舞蹈的视觉冲击力也是其迷人之处。通过各种创新的形式，如短裙的飘逸、紧身衣的挺拔、高跟鞋的凌厉等，舞者巧妙地利用肢体语言传达出自己对于美的理解和追求。这些服装的选用不仅展示了舞者个体的外在形象，更是对其内在品质和精神风貌的高度肯定。例如，短裙舞者的上半身往往选择修身且展现女性曲线美的服装，下半身则可以采用宽松的设计或带有装饰性的长裤，体现出一种随性与自由的态度；而高跟鞋的运用，则通过提高脚部高度，强化腿部线条的也显现出舞者自信且独立的精神风貌。这种色彩斑斓、细节繁复的视觉风格，给人留下了深刻的印象，同时也为观众们带来了前所未有的视觉冲击体验。
西式时尚人体舞蹈以其独特的表达方式和丰富的视觉冲击力，充分展现了人体美学的魅力。其精妙的动作设计、细腻的情感表达和无尽的创意空间，为我们打开了一扇观察和理解人体的新窗口，让人们对生命的本真之美有了更深的理解和欣赏。这种舞蹈也在全球范围内赢得了广大舞者的喜爱和支持，成为了全球时尚文化中的重要组成部分，引领着世界舞蹈艺术的发展潮流。
在当代的西式时尚舞蹈语境下，我们期待更多优秀的舞者能够继续探索和发扬这一艺术形式的独特魅力，用实际行动来塑造一个更具开放、包容、创新的时代符号。只有这样，我们才能真正挖掘和弘扬人体美学的价值，让世界舞台上的人体艺术焕发新的光彩和活力。
期权的投资策略众多，灵活多样。另一方面，期权又是复杂和难以理解的。许多投资者接触期权伊始，往往不知从何入手。以下看不准行情用什么期权策略？介绍的策略，注重简单实用，包括期权交易的四种基本投资策略，简单的价差交易，典型的波动率交易策略和保值策略。
一、看不准方向，怎么用期权赚钱？
波动率(Vol)是资产价格的波动程度，是对资产收益率不确定性的衡量，用于反映资产的风险水平。
Vol高，资产价格的波动就剧烈，资产收益率的不确定性就强，期权理论价格就高。
对于期权买方，Vol高，标的资产价格偏离执行价的可能性就大，可能获得的收益就大，因而买方愿付更多的权利金；
对于期权卖方，Vol高，其承担的价格风险就大，因此需要收取更高的权利金。
相反，标的资产Vol低，买方可能获得的收益就小，期权卖方承担的风险小，因此期权的价格越低。
历史波动率是指过去某段时间内收益率的波动程度。是通过统计方法，利用资产历史价格数据计算而得，是确定的。它的大小不仅体现了资产在统计期内的波动状况，更是分析和预测其他几类波动率的基础。
其计算方法可总结如下：
1.从市场上获得资产在固定时间间隔（如每天、每周或每月等）上的价格。
2.对于每个时间段，求出该时间段末与该时间段初的资产价格之比的自然对数。
3.求出这些对数值的标准差，再乘以一年中包含的时间段数量的平方根（如，选取时间间隔为每天，则若扣除闭市，每年中有252个交易日，应乘以根号252），得到的即为历史波动率。
将期权实际价格代入期权定价公式，可反推出一个Vol值，这就是隐含波动率。
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