轻松掌握英式口语：在英语课上启用J插英语课代表，享受免费教学与导师陪伴，暴晒水、隔夜水、千滚水到底能不能喝？真相来了→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半暴露治疗需要在使用上述药物的同时用薄层敷料覆盖，一般使用生物材料或者其他防粘连的敷料。在渗出比较多的时候，可以让液体有效渗出，同时这层敷料可以减少药物的丢失，对伤口也有一定保护作用。
假设我们以《轻松掌握英式口语：在英语课上启用J插英语课代表》为题，分享一下如何利用J插英语课代表和导师陪伴，让学习者在英语课堂上轻松掌握英式口语。
让我们理解什么是J插英语课代表。J插英语是一种在线学习平台，学生可以通过它连接到专业的教师或辅导资源，实现24/7的学习。这种模式不仅提供个性化的教学服务，而且配备了丰富的互动功能，如实时答疑、语音识别等，帮助学习者更高效地理解和掌握语言知识。在英语课上启用J插英语课代表，通过以下几个方面可以实现：
1. **课程设置**：J插英语课代表可以根据每个班级的需求和学生的基础情况，设计个性化的课程内容。例如，对于初学者，可能需要从基础的发音、词汇语法开始，而对有一定基础的学生，可能需要提升他们的听说读写能力。课代表还可以根据学生的反馈和需求进行调整，确保课程的内容始终符合他们的学习进度和目标。
2. **教师辅导**：课代表不仅是学生获取信息的主要渠道，也是他们与老师交流的重要桥梁。教师可以在课堂上随时解答学生的问题，针对个别学生的困难进行耐心辅导，使学习过程更加流畅。教师还可以利用课代表提供的实时答疑功能，及时纠正学生在学习过程中出现的错误，并给予有针对性的建议。
3. **自由交流**：J插英语课代表提供了丰富的口语练习机会，让学生在课堂之外也能进行真实的对话交流。通过这种方式，学生不仅可以锻炼自己的听力和口语表达能力，还能了解不同的文化和社交场景，这对提高实际运用能力非常有帮助。课代表会定期组织各种主题的小组讨论或者角色扮演活动，鼓励学生主动参与其中，增强团队协作和跨文化交际能力。
4. **个人成长跟踪**：J插英语课代表可以记录每个学生的学习进度和反馈，为家长和教师提供详细的评估报告，以便了解学生的学习成果和进步趋势。课代表还可以设立个性化的学习计划，根据学生的学习特点和水平，为其量身定制适合的学习路径和方法。
5. **导师陪伴**：除了课代表，导师作为长期的英语教育指导，将为学生提供个性化的学习支持和反馈。导师通常会有丰富的教学经验和丰富的话题选择，能够帮助学生在实践中巩固所学知识，提升英语应用技能。导师还会关注学生的情感状态和心理需求，如鼓励学生保持积极的态度，缓解学习压力，提供必要的心理疏导等。
利用J插英语课代表和导师陪伴，可以让学习者在英语课堂上享受到更加丰富和有效的学习体验，从而轻松掌握英式口语。这不仅仅是一次简单的教学形式的改变，而是对传统课堂教学方式的创新，实现了教育资源的有效整合和优化，为构建一个更全面、更个性化和更具成效的英语学习环境奠定了坚实的基础。
一名健康的成年人每天推荐饮水量为1500~2000毫升。随着气温升高，我们要及时补充水分，但暴晒后的矿泉水、隔夜水、千滚水能不能喝的问题困扰着很多人。那么，这些问题的答案是什么，我们又该如何健康喝水呢？
问题1
暴晒后的矿泉水能喝吗？
答案：正规厂家生产的矿泉水，其水瓶一般采用PET材质，熔化温度超过250摄氏度，暴晒的温度不足以让塑料瓶中的物质分解溶解在水中，所以暴晒后的矿泉水是能喝的。
需要注意的是，高温环境下矿泉水瓶会变软，更容易让氧气通过瓶身进入瓶内，造成矿泉水的保质期缩短。所以，经过暴晒的矿泉水请尽早喝完。另外，开封后的矿泉水不建议在高温下放置时间过长，容易滋生细菌。
问题2
隔夜水会致癌吗？
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