靠逼软件：驱动完美设计的神奇魔力——深度解析其构建流程与技巧，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最新iOS设备好评榜出炉：口碑最好的iPhone诞生5年前根据通报，杨伟在雅安市城市管理行政执法支队工作期间未参与灾后重建项目工作，在雅安市投资促进局及其下属事业单位工作期间，其工作不涉及灾后重建项目招标、资金审批管理和慈善捐款。权威部门的结论，维护了四川慈善事业的公信力。
今天，我们来探讨一下那些让人望而却步但又充满魅力的“靠逼软件”，它们以其独特的构建流程和巧妙的技术手段，不仅驱动了完美的设计，也为我们提供了许多实现创新设计的强大工具。本文将深入剖析这些软件如何通过一系列的关键步骤和技巧，创造出令人惊艳的设计成果。
让我们明确一点：所谓的“靠逼软件”并非是指纯粹的编程语言或设计工具，而是指那些能够借助计算机技术，实现自动化、智能化设计过程的软件系统。例如，Adobe Photoshop和Sketch等专业图形设计软件，它们能够利用人工智能算法对用户绘制的图像进行实时分析和处理，包括色彩匹配、尺寸调整、线条规划等等，从而创造出各种复杂的视觉效果。这样的设计流程，通常由以下几个关键环节构成：
1. 规划与构思：在项目开始时，设计师会运用头脑风暴、概念设计等方式，从整体上把握设计思路，确定设计的目标、主题和风格。这个阶段需要丰富的想象力和创造力，以及对产品特性的深刻理解和精准把握。
2. 设计原型制作：一旦有了设计草图，接下来就是制作并展示初步设计原型的过程。这一步骤往往采用3D建模软件或手绘的方式，以直观的方式展现设计方案的细节和可能的变化。在这个过程中，设计师需要充分利用设计软件的功能，如布尔运算、自由变换、材质烘焙等，来精确控制模型的形态和属性，确保最终设计作品具有高度的协调性和功能性。
3. 优化与微调：在初步设计的基础上，设计师会对设计进行多轮的优化和微调，以确保整个设计流程的流畅性和一致性。这包括调整颜色、纹理、比例、阴影等元素，使设计符合产品的外观要求，同时考虑用户的需求和体验。设计团队还会定期回滚到早期版本，根据用户的反馈和技术进步，不断优化设计细节，使其达到最佳状态。
4. 后期集成与测试：当设计完成且经过多次验证后，设计师会选择将其集成到实际的产品中，通过实际操作来评估其性能和用户体验。这一步骤通常涉及到代码编写、调试和整合等多个环节，旨在保证设计在不同环境下的良好表现和稳定的使用体验。
正如任何一项伟大的艺术创作一样，“靠逼软件”的设计原理并非孤立存在，而是在现代数字化时代背景下，随着技术的进步和设计理念的更新，它被赋予了一种更为丰富和灵活的表现形式。例如，一些跨平台设计软件，如Figma和InVision等，允许设计师在多种设备和操作系统之间无缝协作，实现同一份设计稿在多个终端间的同步修改和预览。这种跨平台的能力使得设计师可以在保持设计一致性的充分利用不同设备和系统的特性，为用户提供更为便捷和个性化的设计体验。
靠逼软件以其强大的构建流程和巧妙的技术手段，成功地驱动了完美的设计，引领着设计领域的发展方向。无论是从传统的二维画布设计，还是新兴的三维建模技术，依靠这些软件，设计师都可以轻松创建出令人惊艳的视觉效果和用户体验。我们也应认识到，任何一项伟大的设计，都是团队智慧与创新精神的结晶，只有不断创新，才能真正发挥出“靠逼软件”所具有的无限潜力。在未来的设计工作中，我们将继续探索和应用这些新型软件技术，以期为推动设计领域的进步和发展作出更大贡献。
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
快科技6月3日消息，近日，安兔兔公布了最新的5月iOS设备好评榜。
让人意外的是，口碑最好的iPhone诞生5年前，是2020年10月问世的iPhone 12 mini。
这款手机配备A14仿生芯片、5.4英寸超视网膜XDR OLED屏幕与IP68级防水防尘，后置双1200万像素广角+超广角镜头、支持夜景模式与4K杜比视界视频录制。
其机身厚度仅7.4 mm、重量仅135g，以“小屏旗舰”轻巧机身与较新制程芯片满足对便携、5G与拍照有需求的用户。
从榜单来看，iOS好评前10名有5款iPad和5款iPhone。
5款iPad分别是iPad Air 4、iPad Pro 4(12.9-inch)、iPad Air 5、iPad Pro 5(12.9-inch)、iPad mini 5。
5款iPhone分别是iPhone 12 mini、iPhone SE2、iPhone 16、iPhone 8、iPhone 13 mini。