探秘蜜芽忘忧草768(mon.二区大豆价格走势：掌控市场动态的专业权威网站，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聊天时突然“被闪瞎”？广告商盯上iPhone这个Bug了！无论是一个国家，还是一家企业，只要是“组织”，就必须依靠有效的治理原则，而且有效的治理原则其实是一样的。
高中时期，我迷恋上了《舌尖上的中国》系列纪录片，其中“中国豆类与植物根茎的生长和繁殖过程”这一篇章让我对各种豆类作物有了深入的了解。这其中，我对蜜芽忘忧草768（Mon.二区大豆价格走势：掌控市场动态的专业权威网站）产生了浓厚的兴趣。
作为一款集农业生产、消费者需求分析以及产品价格监测于一体的综合性平台，蜜芽忘忧草768以独特的视角，全面揭示了大豆市场价格背后的运行规律。这个网站不仅仅关注单个品种的大豆价格变化，更着眼于整体市场趋势的发展，为农产品商及广大消费者的决策提供精准的数据支持。
从价格走势上看，蜜芽忘忧草768数据显示，我国豆类市场的价格波动并非完全受市场供需关系影响。在过去的几年里，大豆价格呈现出明显的季节性上涨态势，主要受到气候条件的影响。春夏两季是大豆播种期，气候温暖、降雨充沛有利于大豆生长，而秋季则是收获期，气温逐渐降低、降水量减少则制约了其产量，进而影响到市场价格。在秋冬交替期间，随着天气转冷，大豆播种量下降，供应紧张，价格上涨明显。
从政策层面看，政府对于豆类生产的扶持力度也在不断加大。近年来，中央财政加大对农业基础设施建设的资金投入，推动农田水利工程建设，提高了农业生产效率，增加了大豆种植面积。各级政府也出台了一系列的补贴政策，如大豆种植保险、饲料加工补贴等，鼓励农户扩大种植规模，稳定大豆市场价格。
从市场需求来看，近年来随着人们生活水平的提高，对营养健康的需求不断增加，大豆作为蛋白质的重要来源，已经成为人们的餐桌常备食品。由于大豆的营养价值高、口感独特，也被广泛用于制作豆腐、豆浆等美食。这使得大豆市场具备了较高的消费潜力，进一步推高了豆类的价格。
尽管蜜芽忘忧草768提供了详尽的价格数据和市场分析，但仍存在一些挑战。例如，全球大豆贸易环境的变化可能会影响国内大豆价格，比如巴西等国出现干旱导致大豆减产，或美国市场因疫情等因素而遭受冲击，这些都可能引发大豆价格的短期波动。由于大豆生产过程中涉及到环保、食品安全等问题，如何平衡经济发展和环境保护之间的矛盾也是值得研究的问题。
蜜芽忘忧草768通过深度挖掘大豆市场价格背后的信息和驱动因素，为农产品商和消费者提供了重要的参考和决策依据。未来，随着科技的进步和社会发展的不断变革，我们期待更多专业的机构和平台能够发挥更大作用，为我们更好地理解和把握大豆市场的动态，提供更为准确和科学的价格预测和市场建议，助力中国大豆产业持续健康发展。
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
“深夜刷手机，一个表情包直接把我闪清醒。”
近期，越来越多的iPhone用户在社交平台发帖吐槽，称自己在使用iOS设备聊天时，常常被某些“发光”的表情包或图片亮到睁不开眼，甚至在夜间模式下依然刺眼。
经技术社区分析确认，造成这一现象的，并不是用户故意“作图”，而是iOS系统在处理表情图像时，遗漏了一个关键操作：未能正确清除HDR图像中的ICC色彩配置文件。
正常情况下，iOS系统在转发HDR图像时，会自动剥离掉这类配置文件，以避免在设备显示时出现亮度异常。然而在表情包类图片中，系统似乎遗漏了这一步，导致部分图像在渲染时触发HDR模式，高亮异常，形成视觉上的“爆闪”效果。
有的抖音评论区已经被高亮图片“攻占”