国货精品：国产硬核之作——又大又硬又爽！实力诠释品质与性能的双重象征，震撼而来！，汽油、柴油价格上调看似无害的提问，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北京，你想要的都能在这找到。博古通今，兼容并蓄，天下一城，如是帝都。景点以故宫为中心向四处辐射；地铁便宜通畅，而且覆盖绝大多数景点。
以下是结合题目的“国货精品：国产硬核之作——又大又硬又爽！实力诠释品质与性能的双重象征，震撼而来！”来撰写的一篇中文文章：
标题：“国货精品：国产硬核之作，又大又硬又爽！实力诠释品质与性能的双重象征，震撼而来”
随着科技的迅速发展和消费市场的多元化趋势，越来越多的中国品牌开始崭露头角，以独特的产品和服务在国内外市场中独树一帜。其中，“国货精品”这一概念无疑成为了各大品牌争相追逐的目标。在众多国产硬核之作中，哪一款又大又硬又爽的产品能够真正诠释出品质与性能的双重象征，带给消费者无与伦比的震撼体验呢？
“又大又硬又爽”，这款产品无疑是在这个竞争激烈的市场环境中脱颖而出的关键因素。从尺寸上看，它的设计符合了现代消费者对于空间的需求，无论是家居使用还是户外运动，都能轻松容纳并满足。其体积庞大，足有传统大型洗衣机的两倍之多，可以轻松应对家庭中的各类衣物洗涤需求。
从功能上看，该产品具备强大的洗涤能力和出色的耐用性。它采用了国际领先的智能技术，可以根据衣物材质、颜色、污渍类型等因素精准识别并进行定制化的清洗方案。还配备了独立的烘干系统，既能有效减少衣物残留水分，又能保持衣物的光泽和柔软度。该产品还搭载了高级的电机和高效的节水系统，不仅节能省水，还能保证产品的高效运行，减少能源消耗，真正实现了环保和高效的双重目标。
从外观上看，该产品以其大气磅礴的气势和精致优雅的设计风格赢得了广大消费者的喜爱。采用高强度钢框架和先进的材料工艺制成，坚固耐用，富有质感。线条流畅的造型设计，不仅美观大方，还具有极强的视觉冲击力。无论是在家中，还是在户外，都能展现出独特的审美品味和高端品质感。
“又大又硬又爽”的实力不仅仅体现在产品尺寸、功能以及外观上，更在于其背后所蕴含的品质与性能的强大支撑。它不仅拥有卓越的洗净效果和持久耐用的使用寿命，更重要的是，它在技术和工艺上的不断创新和完善，不断挑战自我，以精益求精的态度打造出高品质的国货精品，为消费者带来前所未有的使用体验和价值感受。
“国货精品”系列是由一群富有创新精神和专业素养的研发团队精心打造出来的，它们凭借其大尺寸、高功能、豪华外观及高品质的核心要素，成功塑造出了既大且硬又爽的品牌形象，充分展现了国产硬核之作的实力和魅力。在这个追求高品质生活的时代，这样的国货精品无疑是每一个热爱生活、注重细节的消费者的首选。我们期待未来，“国货精品”能够引领中国品牌的风潮，继续创造出更多更具竞争力的优质产品，为中国制造走向世界注入更加坚定的力量！
新华社北京6月3日电（魏玉坤、李沛原）国家发展改革委3日发布消息，根据近期国际市场油价变化情况，按照现行成品油价格形成机制，自6月3日24时起，国内汽、柴油价格每吨分别上涨65元和60元。
国家发展改革委有关负责人说，中石油、中石化、中海油三大公司及其他原油加工企业要组织好成品油生产和调运，确保市场稳定供应，严格执行国家价格政策。各地相关部门要加大市场监督检查力度，严厉查处不执行国家价格政策的行为，维护正常市场秩序。消费者可通过12315平台举报价格违法行为。
本轮成品油调价周期内，国际油价区间震荡，均价高于上轮调价周期。国家发展改革委价格监测中心认为，短期内油价波动幅度可能增大。
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