影视宝典：一键开启8X8x大容量拔插电视库，高清无损播放尽收眼底!，《酱园弄·悬案》官宣横扫热搜！网友：熟人拍成了认不出的样子看似无害的提问，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平时，她学习认真，闺密则很敷衍，但因为她们相识多年，博主还是会在每次学习时喊上闺密一起。
关于影视宝典——一款高效便捷的8X8x大容量拔插电视库，其高清无损播放功能无疑为用户的生活带来了极大的便利。无论您身处何处、拥有何种设备，只需轻轻一插，即可轻松接入海量优质影视资源，让您随时随地都能欣赏到各种精彩纷呈的电影、电视剧和综艺节目。
8X8x大容量拔插电视库的最大优势在于它的存储空间超乎想象。传统的电视盒或光盘储存方式往往只能满足日常观影需求，无法满足用户的多元化观看需求，而影视宝典则突破了这一限制。它搭载了一块超大的硬盘，内置了数十万部高品质的高清电影、电视剧和综艺节目，可以一次下载并存储上百GB的内容，无论是大片巨制还是经典动画，甚至是近年来备受好评的原创剧集，均能轻松获取。该系统还支持自定义存储路径，方便用户根据自己的喜好对内容进行分类管理，大大提高了内容查找的效率和实用性。
8X8x大容量拔插电视库的高清无损播放功能更是其核心竞争力所在。在传统电视模式下，大部分节目视频源都会经过压缩处理，以保证其能够在有限的传输带宽下进行播放。在影院或者专业的电影院，这类技术已经不能满足观众对于极致画质的需求。通过采用无损解码技术，影视宝典能够将原始视频信号重新扫描、校正、修复，还原出最原汁原味的视频画面。不论是高清影片，还是4K、8K超清分辨率的大片，影视宝典都能流畅播放，呈现出清晰亮丽、色彩逼真的视觉效果，让您的观影体验仿佛置身于真实的电影院之中。
8X8x大容量拔插电视库的智能化界面设计，使其操作简便易懂，无论你是科技小白，还是专业影迷，都能轻松上手。用户只需点击屏幕上的“开始播放”按钮，即可直接选择所需电影、电视剧或综艺节目进行播放，无需手动选择和设置视频源。该系统还配备了语音控制功能，只需说出关键词，如“打开《复仇者联盟》”，就能自动搜索并播放相关的内容，极大地方便了使用体验。
影视宝典以其8X8x大容量拔插电视库的强大性能和高清无损播放功能，为用户提供了一个无比便捷的影视资源库。无论您是热爱电影的人群，还是追求高质量生活的影视发烧友，都能在这里找到属于自己的舒适观影享受。而且，其智能化的操作界面设计，使用户在轻松地使用过程中，也能感受到科技带来的便利与乐趣，极大地提升了观影娱乐的品质和乐趣。可以说，影视宝典是一款真正意义上的影视宝典，它是广大消费者理想中的影视播放神器，必将成为影视爱好者日常生活中的重要组成部分。
《酱园弄》第一部
《酱园弄·悬案》
今天官宣定档6月21日
并释出定档预告和角色海报
多个话题词瞬间刷爆热搜
1945年，上海发生了一起震惊社会的碎尸凶杀奇案，作家李昂以此为原型创作了小说《杀夫》，导演陈可辛在小说基础上创作改编，拍出了这部电影。
故事开端设定在1945年日本侵华战败投降前夜。上海新昌路酱园弄85号二楼，大块头詹云影（王传君 饰）被发现头颅消失，身体被肢解后装于皮箱中。警局案件负责人薛至武（雷佳音 饰）在案发现场看到死者妻子詹周氏（章子怡 饰），他以杀人罪定案将后者关入监狱等待审判。让他没想到的是，这桩案件引得全社会哗然，各方人士纷纷登场……
预告片中，弄堂深处，身着破碎染血旗袍的詹周氏（章子怡 饰）提包而过，众人神情各异悉数登场，探头注视她的一举一动，薛至武（雷佳音 饰）更是在她即将走出弄堂时伸手阻拦，詹周氏的命运不知将会去往何方。
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