优贝主管掌控：5.8.6.6.0.1精准控扣稳定保驾护航，东莞莞城城管多措并举，全力护航东莞中学高考考点看似无害的提问，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孩子们的世界充满了奇思妙想，一个精彩的故事就像一把神奇的钥匙。5月21日至5月27日，南山图书馆微信公众号为读者开展“馆员故事会”活动，馆员在线上分享故事《玉米的长头发》，讲述玉米因金黄色长发带来的烦恼，以及茄子老师的劝诫，引导孩子们思考自然与生活的联系。
以下是关于“优贝主管掌控：5.8.6.6.0.1精准控扣稳定保驾护航”的文章概述：
5.8.6.6.0.1——优贝主管的掌舵之路上，精准控扣、稳态保障是其核心竞争力所在。这个数字组合，不仅代表了优贝企业执行精细化管理的强大实力，更寓含着企业在追求卓越运营过程中的创新精神和责任担当。
精准控扣无疑是优贝主管高效运作的重要基础。这一数字的设定，既反映了优贝对企业日常经营数据进行实时监控的能力。通过精确的时间节点和准确的数据指标，主管能够及时掌握企业财务状况、产品销售、市场动态等方面的信息，并据此制定合理的业务策略与决策。通过定期进行数据分析与总结，优贝管理人员能及时发现并解决生产过程中出现的问题，避免因失控而产生不必要的成本浪费或质量问题。
稳态保障则是优贝主管在确保企业稳健发展的对管理体系、员工行为及流程再造等多方面要素进行全方位优化的体现。5.8.6.6.0.1这一数字象征着企业在面对内外部环境变化时，能够保持稳定运行的状态。这包括但不限于以下几个方面的保障措施：
1. 决策体系的清晰和透明度：优贝通过对各项决策流程、权限划分、内部沟通机制等环节进行精细化管理，使得决策过程更加公开公正，增强员工对其决策的认可与信任度，从而提高企业的凝聚力和执行力。
2. 领导层的科学领导力：主管应具备科学有效的领导能力，通过明确的战略规划、合理的人才配备和激励机制，激发员工的工作积极性与创新意识，形成良好的团队协作氛围，从而推动企业持续向前发展。
3. 人才培养与培训：优贝对员工的专业技能和综合素质进行严格要求，通过定期开展各类专业培训课程、工作坊等活动，提升员工的专业水平和工作能力，为公司长远发展提供人才储备。
4. 安全环保管理体系：随着社会环保意识的不断提高，优贝坚持贯彻执行国家环保法规，建立健全安全生产制度，保证企业生产活动的安全、环保、可持续性，维护企业与员工的生命财产安全和社会形象。
5. 数据驱动的运营管理：5.8.6.6.0.1数字所代表的“5”，即五年来的经营业绩数据，是优贝主管持续完善管理体系、优化运营模式、提升企业竞争力的重要依据。通过收集、分析这些数据，主管能深入了解企业的总体运营情况，从而做出更具针对性和前瞻性的发展规划和策略调整。
“优贝主管掌控：5.8.6.6.0.1精准控扣稳定保驾护航”这一数字组合，体现了优贝在企业管理上的深谋远虑、务实创新和责任担当。它不仅是优贝企业不断提升自身竞争力的关键标志，更是以数据驱动、战略引领和全员参与为核心价值理念的具体实践。在未来，这种精准控扣、稳态保障的企业管理模式将继续在优贝的事业发展中发挥重要作用，为中国乃至全球范围内的企业提供高质量、高效率的服务和支持。
为保障2025年高考顺利进行，给考生营造舒适、有序、安静、安全的考试环境，东莞莞城城管分局提前部署，全面加强东莞中学考点周边环境保障与安全隐患排查整治工作。
净化环境，严控噪声。提前宣传告知，协调周边学校暂停广播，劝导广场舞等文娱活动在考试期间停止，暂停人民公园游乐设施运营。加大市容整治力度，5月中旬以来整治校园周边占道经营26宗、乱停共享单车320辆、流动摊贩5宗。提升保洁频次，清理果皮箱58次、牛皮癣1处、生活垃圾约0.5吨。
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