沉浸式3D动漫精品《啪啪一区二区蒂法》：解锁二次元宇宙的奇妙冒险之旅！，原创 确定暴雨，超40度高温，还热多久，下多久？台风蝴蝶、圣帕都生成？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如果是自驾的话，心情会更加舒畅，新疆的网红公路——独库公路（那拉提-巴音布鲁克段）穿行那拉提草原而过，自驾的游客能一次性体验草原、雪山、峡谷的极致风光。
以下是围绕《啪啪一区二区蒂法》——一款引领中国二次元游戏市场深度发展的沉浸式3D动漫精品，解锁二次元宇宙的奇妙冒险之旅的文稿：
《啪啪一区二区蒂法》是一部集创意、画面、剧情于一体，为国内玩家带来视觉与听觉双重盛宴的3D动漫精品。这部作品不仅继承了中国动画的传统韵味，更以其独特的创新性、独特的情节设定和极具魅力的角色塑造，将观众带入了一个充满奇幻色彩的二次元世界。
故事设定在遥远的未来，这个世界被称为“特兰奇”。在这个世界中，存在着三座区域——一区、二区以及三区，它们各自拥有其特有的角色和事件。一区的主角是名叫“蒂法”的年轻女孩，她拥有一颗热爱探索的心和卓越的技术能力，被赋予了一项特殊任务——解密隐藏在三区的神秘传说。这个任务需要蒂法带领她的队伍，在各种奇异生物的包围下，解开背后的秘密，开启一段穿越时空的奇妙冒险之旅。
二区则以“艾伦·德雷克”为主题，他是特兰奇最年轻的科学家，他致力于研究时间旅行和星际旅行的理论。他的团队意外地发现了一个可以穿梭不同时间和空间的装置，这个装置让艾伦有机会回到过去或者在未来的世界，从而帮助蒂法解决一系列难题。随着艾伦深入历史，他逐渐发现了关于自己父亲失踪的重要线索，并由此引发了一系列的连锁反应，其中包括一个被遗忘的历史事件和一个可能影响到整个世界的阴谋。
三区则是以“巴鲁拉”为主角，他是特兰奇的一名战士，他曾经参与过许多战争，但他的内心深处却有着对和平的向往。为了找到巴鲁拉，蒂法和他的伙伴们踏上了寻找巴鲁拉、对抗邪恶势力的旅程。在这个过程中，他们不仅要面对残酷的战斗，还要面对内心的挣扎和人性的考验，他们共同经历着友情、爱情和责任的力量，不断地成长和改变。
《啪啪一区二区蒂法》通过精细的画面制作和立体的人物刻画，成功捕捉到了现代人对于科幻题材的热情和好奇心，同时也展示了中国动漫产业对于原创内容的执着追求和创新精神。它不仅仅是一部简单的3D动漫作品，而是一部寓教于乐、深入人心的二次元文化普及之作，它向全球观众揭示了二次元世界中的无限可能和无尽的可能性，引领人们进入一个全新的次元宇宙，开启一场充满挑战和冒险的精神之旅。
《啪啪一区二区蒂法》以其独特的艺术风格、引人入胜的故事架构和精彩纷呈的角色设计，成功地开启了中国二次元游戏市场的深度发展，让无数的玩家感受到了二次元世界的无限可能性和丰富内涵。它的出现，无疑为中国动漫产业注入了新的活力，为国内乃至国际的动漫爱好者们带来了全新视听享受，也进一步证明了中国在动漫行业的实力和地位。在这个虚拟的世界里，让我们一同感受这份沉浸式的3D动漫精品的魅力，体验一次二次元宇宙的奇妙冒险之旅！
大雨、暴雨，超40度的高温已经确定到来，而且还在继续，还要热多久，降雨下多久？同时，西北太平洋已经出现“双台风胚胎”共舞，今年1号台风蝴蝶，2号台风圣帕也将先后生成？
的确，要是这样发展的话，这变化着实有点强悍，这天气变化也只能说太复这里，而且从热带扰动的活动趋势来看，形成台风的概率较大，对我国来说，影响的概率也较大，那到底如何发展呢？下面就详细看看、
确定暴雨，超40度高温，还热多久，下多久？
的确，我国高温，降雨全面开启，而且降雨，高温的发展都是两个极端化发展，从趋势来看，其已经确定大雨，暴雨，高温的到来，只是高温的覆盖范围要比降雨在起步阶段大很多。
其高温主要在北方为主，其河北，山西，安徽等10省市已经出现35度以上的高温，局部区域更加激烈，比如在河南安阳、新乡、焦作，河北邯郸等局地，已经出现了40～41.2℃，这是稳妥妥测定已经超过40度的高温区域。
而对于降雨来说，主要是华南分散性雨水活动，但是在两广，海南等地也出现了大雨，暴雨，这也是确定性的雨水，那还要热多久，下多久？
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