探索高品质卫生间拍摄的魅力：揭秘精品厕拍的独特魅力与生活美学，PGU牛高达内构细节放出！这个新PG的更多细节展示看似无害的提问，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俄罗斯国防部17日通报称，过去一天，俄军控制了顿涅茨克地区的一个居民点，并在苏梅、哈尔科夫、顿涅茨克等方向击退乌军多次进攻并发动多次攻势。俄军一天内打击了143个地区的弹药和燃料库、无人机存放点、军用机场和乌军及外国雇佣军临时部署点，击落80架无人机。同一天，乌克兰空军通报称，俄军使用62架无人机袭击乌方目标，苏梅、敖德萨、哈尔科夫等多地受影响。另据乌克兰媒体报道，乌克兰国家安全局使用无人机袭击了位于克里米亚的俄军弹药库。
小清新、简约风格的卫生间设计在现代生活中越来越受到重视。无论是繁忙的工作场所还是温馨的家庭环境，卫生间的装修总是以舒适、简洁为主，而高品质卫生间拍摄的魅力，就是一种独特的生活美学体验。
高品质卫生间拍摄的魅力在于其独特的风格和色彩搭配。精品厕拍往往选取一些简洁明快的颜色，如淡雅的白色或米色，或者深邃的黑色或蓝色，这些颜色不仅可以让空间显得更加整洁、宽敞，更能够营造出一种宁静、舒适的氛围。设计师也会巧妙地运用线条、光影等元素来塑造空间的特点，使整个卫生间看起来既具有质感又不失艺术感。
高品质卫生间拍摄的美感主要体现在细节的处理上。在卫生间的设计中，除了基本的洁具布置外，设计师还会注重对角落、壁灯、镜子、置物架等细节的精心雕琢。例如，在洗手台下方，可以设计一个隐蔽的储物柜，既可以放置日常使用的洗漱用品，又能够成为视觉焦点；在浴缸旁边，可以安装一套精致的水龙头和淋浴头，既美观又实用；而在镜面墙面上，可以挂上一面个性化的装饰画，增加空间的艺术气息。
高品质卫生间拍摄的魅力还表现在其功能性和实用性上。在这样的环境中，人们不仅可以享受到清洁、便利的使用体验，还可以通过一系列便捷的功能设施，如感应式照明、自动开关水龙头、智能预约洗衣服务等，实现高效、便捷的生活方式。例如，通过智能化的照明系统，用户可以在夜间也能轻松享受良好的照明效果，避免了因光线不足导致的视力疲劳；通过智能预约洗衣服务，用户无需手动操作就能轻松掌握洗衣时间，大大节省了精力。
高品质卫生间拍摄的魅力主要体现在其独特的风格、精美的细节以及高效、便捷的功能性上。这种美不仅仅是视觉上的冲击，更是生活态度、审美情趣的体现。无论是在工作环境中，还是在家庭环境中，品味高品质卫生间摄影都能带来一份别样的生活美学享受，让我们的生活更加丰富多彩。让我们一起走进精品厕拍的世界，发掘这一独特魅力，体验生活的美好。
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新品 | PG UNLEASHED 1/60 牛高达
价格 | 60,000日元(不含税)
发售时间 | 2026年1月
标签 | 新品资讯
在高达官方昨天的重磅新品展示和介绍中，PG UNLEASHED 1/60 牛高达的更多细节被放出来了，今天就来一起看看这台让大家等了5年的新PGU牛高达还有什么不同寻常的地方。
这次代哥也放出了PGU牛高达的内构效果，骨架用了很详细的分件分色，用来呈现不同的金属质感。
PGU在零件细节上面貌似也花了很多心思。
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