云缨误入程咬金的冒险：意外踏出惊鸿一瞥，命运之路就此转折，原创 中日英法等12国集体抛售美债，日本以迅雷不及掩耳之势收割美国看似无害的提问，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管道连接的，不止芮雪厨房的油烟机，头顶的天花板上，原来有一个可以相互抵达的通道，这个通道狭窄而隐蔽，只有鸟类才能穿过。
关于"云缨误入程咬金的冒险：意外踏出惊鸿一瞥，命运之路自此转折"这个主题，我们可以从两个主要方面进行展开。让我们来看看云缨这一角色如何在程咬金的帮助下，意外地步入了人生的新篇章。
故事起源于明朝初年的一次宫廷恩赐。当时，年轻的宫女云缨在一次选拔舞女的过程中偶然被选中，成为了一名京城名妓。这并非她生命中的开始，因为她与程咬金这位历史上的传奇人物有过一段不解之缘。程咬金是唐代末年的一位智勇双全、身世显赫的武将，曾多次领军征战，被誉为"铁血丹心，雄霸天下"。他的故事充满了传奇色彩和英勇事迹，深受人们的敬仰和喜爱。
云缨误入程咬金所在的长安城，成为了他收留并训练的一个舞女弟子。程咬金对云缨的到来给予了热情的欢迎和悉心的指导，不仅传授了许多舞技，更教导她如何以智谋和勇气应对各种挑战。在他们的共同生活中，云缨逐渐了解到程咬金的种种秘密和才能，而这些都深深地影响了她的性格和世界观。
程咬金的一次出行，让云缨的命运发生了翻天覆地的变化。他决定带云缨去往一个偏远的乡村，那里生活着一群贫苦农民，他们过着简单的生活，却因战争的频繁爆发而饱受苦难。面对这种情况，程咬金选择将云缨留在乡村，让她担任村长助理，帮助那些村民摆脱贫困，建立属于自己的家园。
云缨在农村的工作经历使她深刻理解到了基层人民的艰辛，也更加坚定了自己为人民服务的决心和信念。在程咬金的帮助和支持下，云缨成功说服村民一起抵抗敌人的侵略，成功恢复了村庄的安宁和平静。他们的故事也因此被传唱开来，成为了人们茶余饭后谈论的话题。
程咬金与云缨的故事，不仅揭示了一个勇敢机智女性如何在困境中成长，更展示了一个英雄人物如何用自己的智慧和力量，帮助人民改变命运，实现真正的自我价值。这段旅程虽然看似平凡，却充满了无尽的可能性和挑战。云缨的误入，使她在困境中找到了方向，突破了自己的局限，从而开启了新的命运之旅。
“云缨误入程咬金的冒险：意外踏出惊鸿一瞥，命运之路自此转折”这个故事，通过叙述云缨在程咬金的帮助下，意外踏入了生活的新篇章的过程，展现了人性的善良、勇敢和坚韧，同时也传达了英雄人物如何用实际行动，改变社会面貌，为他人带来希望和光明的信息。它告诉我们，即使身处逆境，只要有坚定的目标和不屈的毅力，就有可能创造出意想不到的奇迹。
全球金融市场正面临一场前所未有的风暴。
美国的财政赤字、日益上涨的美债利率、人民币汇率的逆袭、以及全球金融格局的深刻变化。
看似稳定的全球经济体系，正被一颗颗“定时炸弹”撕裂；
国的债务危机、国际社会的去美元化趋势、以及中国经济的崛起。
谁能在这场席卷全球的风暴中笑到最后？
美国国债曾被视为全球最安全的资产，而美债背后支撑的美元，是全球经济的支柱。
随着美国财政赤字的不断扩大，这一支柱正在逐渐摇摇欲坠。
美国国债的规模已突破35万亿美元，每年的利息负担逐年增加，似乎预示着美国经济的“信用崩塌”。
一开始，美债在全球市场上的地位是稳固的，因为全球范围内的资金都需要一种“避风港”，而美国国债无疑是最佳选择。
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