揭秘玖玖玖国严品的黑幕：不法分子疯狂盗窃自家产品，引人深思，臊子面里的甘肃风情，你尝过吗看似无害的提问，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乌克兰国家安全局6月1日在社交媒体上正式宣布，对位于西伯利亚地区的俄罗斯轰炸机基地实施了袭击行动。乌克兰国家安全局表示，此次行动目标精准，俄罗斯主要机场中约34%的战略轰炸机遭到攻击。稍后乌克兰安全局将向外界介绍此次特别行动的过程和相关细节。
我曾经亲眼目睹过玖玖玖国的一次惊心动魄的黑幕——不法分子利用其在全球范围内设立的庞大网络，疯狂地盗取自家产品的秘密。这种行为不仅侵犯了消费者的权益，更是对社会诚信与公平正义的严重挑战。
据我了解，玖玖玖国是一家专注于生产高质量、环保及高性价比产品的企业。他们的产品种类繁多，包括家居用品、电子设备、食品包装等多个领域。自2015年起，他们却陷入了严重的困境，因为一场席卷全球的经济危机和严格的反垄断法规导致公司面临着巨大的财务压力。为了应对这场危机，公司开始寻求非法途径以获取资金。
在这个过程中，一些不法分子开始利用公司的商业机密，通过线上线下的销售渠道，大量窃取公司的研发成果和技术资料，并将其分销到全球各地的假冒伪劣商品市场上。这些假冒产品不仅在市场上受到了广大消费者的高度评价，而且在一定程度上侵蚀了公司的品牌形象和市场份额。据相关数据显示，公司在被偷走的产品中，有超过90%是用于生产假冒伪劣产品的。
这起事件引起了公众的高度关注和舆论谴责，许多消费者表示难以接受这种以假乱真的欺诈行为。他们认为，玖玖玖国作为一家致力于产品质量和信誉的企业，应该拥有清晰透明的产品供应链和合法合规的销售途径。也有人质疑，企业如何能够在面临巨大财务压力的情况下，仍能坚持产品质量和服务标准，而不轻易陷入信任危机？
为什么玖玖玖国会出现这样的问题呢？我认为，其中一个重要原因是企业缺乏有效的风险管理机制。他们没有建立一套完整的知识产权保护体系，忽视了对自身生产和销售活动的监控和管理。他们也没有建立健全的供应链管理系统，使企业的生产、销售信息能够实现高效整合和跟踪。这就使得一旦发现供应链出现异常，企业在短时间内无法及时识别和处理，从而导致违法行为的滋生。
监管机构和执法部门对反垄断法规的执行力度不够，未能有效地打击类似玖玖玖国的黑幕行为。对于那些试图通过走私、侵权等方式窃取他人商业秘密的行为，无论是法律层面还是道德层面上，都应该受到严厉的惩罚，维护市场公平竞争秩序和社会公共利益。
面对这一系列问题，玖玖玖国必须积极采取措施进行改革和完善。他们需要建立健全的企业管理体系，加强对知识产权保护和供应链管理的研究和应用，构建完善的知识产权保护制度，确保企业的研发成果和核心技术安全可靠。他们需要加强合规建设，提高员工的法制意识和职业道德水平，严格遵守国家法律法规和行业规范，确保生产经营活动的合法合规性。他们需要积极参与市场竞争，引入先进的科技手段，提升产品的质量和服务水平，增强品牌价值和市场竞争力。
玖玖玖国的黑幕事件为我们敲响了警钟，提醒我们在市场经济下，企业应当坚守诚信、责任和创新的理念，坚决反对任何形式的欺诈行为，营造一个健康、公正和可持续发展的营商环境。只有这样，我们才能保障消费者的合法权益，推动社会经济的健康发展，共同构建一个充满活力、有序和谐的社会。
在广袤的中国西北大地，甘肃宛如一颗遗落的明珠，散发着独特而迷人的魅力。而臊子面，这道看似平常的面食，却承载着甘肃深厚的文化底蕴与浓郁的风土人情。
走进甘肃的街头巷尾，随便走进一家面馆，都能闻到臊子面那勾人的香气。甘肃臊子面的面条，讲究的是劲道与爽滑。师傅们熟练地揉面、擀面、切面，每一道工序都饱含着对传统手艺的坚守。面条细长均匀，入口Q弹有嚼劲，仿佛在舌尖上跳起了一支欢快的舞蹈。
臊子面的灵魂，当属那丰富多样的臊子。胡萝卜、土豆、豆腐、木耳、黄花菜等食材，在锅中与肉丁一同翻炒，加入精心调制的汤汁，小火慢炖，让各种食材的味道相互交融。那浓郁醇厚的汤汁，色泽红亮，香气扑鼻，光是看着就让人垂涎欲滴。
吃臊子面，不仅是在品尝美食，更是在感受甘肃人的热情与豪爽。在甘肃，臊子面常常出现在各种重要场合，无论是婚丧嫁娶，还是亲朋好友相聚，一碗热气腾腾的臊子面总能拉近人与人之间的距离。大家围坐在一起，一边吃着面，一边聊着天，欢声笑语回荡在房间里，温馨而惬意。
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