揭秘神奇的91·九色·蝌蚪：探寻万物生灵的秘密，餐桌边的第二支高脚杯，麦桶桶红酒杯&星际蛋智能垃圾桶开箱看似无害的提问，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《清史稿·本纪二·太宗本纪一》记载了皇太极的形象：
以下是关于“揭秘神奇的91·九色·蝌蚪：探寻万物生灵的秘密”的一篇文章：
在无尽的宇宙中，生命的存在就像一颗璀璨的星辰，闪烁着深邃的智慧与神秘。其中最引人注目的，便是自然界中那充满活力和魅力的神秘生物——“91·九色·蝌蚪”。
91·九色·蝌蚪，它们的名字源自对这些奇特生物的科学观察和命名。据科学家们的研究，这些奇妙的小精灵有着独特的色彩属性，包括红色、蓝色、黄色、绿色、紫色和黑色。每个颜色都代表着不同的生理状态和生态环境，为他们的生存提供了独特的环境信息。
我们来看看“红色的91·九色·蝌蚪”。这种蝌蚪通常生活在热带雨林中的沼泽地或湖泊中，主要以浮游植物和微小的水生昆虫为食。他们拥有鲜艳且富有个性的红色身体，这既体现了自然界的美丽色彩，又彰显出生命力的顽强。红色的身体能够反射阳光，使周围的环境更加明亮，帮助他们在黑暗中寻找食物和避难所。红色也象征着生命的热烈和生机勃勃，体现了91·九色·蝌蚪对于生存环境的敏锐感知和应对能力。
接下来是“蓝色的91·九色·蝌蚪”。这种蝌蚪生活在浅海海域，种类繁多，形态各异。他们的身体呈现出淡蓝色或深蓝色，蓝色代表了海洋的广阔和深沉，同时也反映了海洋生态系统的稳定性。蓝色的身体可以吸收大量的光能，转化为化学能在体内进行能量代谢，维持生命的运转。蓝色也被赋予了智慧和理性的象征，因为在许多传说和文化中，蓝色被视为海洋的守护者，象征着知识和思考的力量。
再来看“黄色的91·九色·蝌蚪”。这种蝌蚪生活在稻田、草原或者湿地等地域，他们的身体呈现出金黄色，这反映了地球表面丰富多彩的颜色和生态系统。金色的身体有助于吸收太阳的紫外线，减少皮肤受到伤害的风险；金黄的颜色还可以增强人体的免疫功能，保护身体免受疾病侵害。黄色的生物还被赋予了智慧和信仰的象征，因为在中国传统文化中，黄色被认为是吉祥和长寿的颜色，象征着生活中的幸福与美好。
最后是“绿色的91·九色·蝌蚪”。这种蝌蚪生活在森林、草地或者农田等植被茂盛的地方，他们的身体呈现出翠绿色，这代表了大自然的生命力和活力。翠绿的身体可以吸收二氧化碳，释放氧气，净化空气，维持生态系统的平衡；翠绿的颜色也可以体现生命的坚韧和耐力，象征着91·九色·蝌蚪在逆境中的生存能力和韧性。绿色的生物也被赋予了和谐与和平的象征，因为他们生活在共生共存的环境中，互相依存，共同推动着生物多样性和生态系统的稳定发展。
91·九色·蝌蚪这一系列独特且美丽的生物，不仅展示了自然界中生物多样性和生命的丰富性，更揭示了其生存环境和生物习性的深层奥秘。它们的色彩属性、生态环境以及生命特性，都是人类探索生命、理解自然、保护生态的重要窗口，为我们揭示了无数珍贵而鲜为人知的自然秘密，为我们构建了一个更深刻、更完整的人类认知世界。无论是在生物学领域还是在哲学、艺术等领域，91·九色·蝌蚪都无疑是一颗熠熠生辉的明珠，值得我们深入探究和珍视。
我们之前开箱过麦桶桶它们家的好多款垃圾桶，大的、小的、四角的、油画的，一直很佩服麦桶桶产品经理的脑洞，但是万万没想到这些远不是它的极限，这次又整出了新活——红酒杯和星际蛋。
只从外观方面来看，已经没办法和垃圾桶联想到一起了。我们也是第一时间拿到了这两款新品，这就给大家带来开箱评测。
先来看外观方面，这两款产品的名字起的都很贴合，真的很像是一支优雅的高脚杯和外太空中的星际扭蛋。红酒杯款的高度在60cm左右，星际蛋款在70cm左右，都要比膝盖略高一点点。
材质方面，桶身主体都是金属材质，我个人最喜欢的是伏特加钛这款，低饱和度的配色，带一点点的反光，还有金属拉丝的质感，高级感满满。
而且我们认为：一款优秀的产品不能只看颜值和材质，更应该去注重细节设计。这两款产品的Logo、把手、接缝处全部都统一了颜色，看起来非常舒服，也是营造高级感的手段。
这次的感应区域做了呼吸灯的设计，淡淡的灯光，既能做到智控可视化，也避免了太过扎眼。总而言之，在这一点上，麦桶桶是绝对的「细节控」。
红酒杯是感应开盖，感应的灵敏程度、顺滑程度、开关盖的噪音，这些都不用担心。
星际蛋是手动开盖，然后还带有磁吸设计。麦桶桶毕竟是这个行业的头部品牌，产品实力和技术储备都是很顶级的那一批。
而且麦桶桶这次在电池方面做了优化，电池仓增加到了4节，再加上它们家的能耗控制水平很出色，最长的续航时间能达到6个月。然后大家注意看电池仓的盖板，都做了一层橡胶垫，也就代表它的防水性能会更好，官方标称是IPX4级别防水，除非直接用水去浇它的盖板，正常的日常防水都可以应对。
关于这两款垃圾桶值不值得买的问题，我们想说：垃圾桶的使命的确是放置垃圾，但是生活的褶皱，也该有一处容器，将琐碎收纳成诗。
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