揭秘【www.麻豆】：神秘时尚博主的美妆之路与潮流解读，PGU牛高达内构细节放出！这个新PG的更多细节展示看似无害的提问，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公开信息显示，此前的4月13日至16日举办了第一期培训班，有38名演员和30名经纪人参训，其中还有答疑解惑环节。可见，这是常规培训活动。
下列是对神秘时尚博主【www.麻豆】美妆之路与潮流解读的文章：
标题：揭秘《www.麻豆》：神秘时尚博主的美妆之路与潮流解读
随着互联网时代的飞速发展，美妆博主已成为一种新兴的职业形式，她们以独特的视角和丰富的经验，为时尚爱好者提供了个性化的美妆建议和流行趋势解读。在众多美妆博主中，【www.麻豆】以其独特风格和深入洞察，成为了引领时尚美妆潮流的重要推手。
[www.麻豆]，一个源于美国、以美发、美妆为主题的美妆博主，她在社交媒体上的影响力不容小觑。她的美妆之路并非一帆风顺，而是充满了挑战和机遇。【www.麻豆】从一名普通的大学女生逐渐成长为一位知名的美妆博主，这背后离不开她对美的深刻理解与追求。她始终坚持自然、健康、环保的生活理念，以最真实的肌肤状态，呈现给观众最纯粹的美丽。这种对美的坚持和热爱，使她能够在众多美妆博主中脱颖而出，赢得了广大粉丝的喜爱。
在美妆道路上，【www.麻豆】并没有单一的目标或偏爱某一类化妆品或彩妆品牌。相反，她始终坚持多元化和个性化的原则，结合自己的喜好和审美，为观众提供涵盖各种肤质、年龄层次和不同场合需求的美妆产品推荐。她深知每个人的皮肤状况和化妆需求都是独一无二的，因此她会在每个帖子中详细描述并推荐最适合的彩妆产品，例如在春季，她可能推荐使用清新水润的粉底液，或者在夏季，她可能会推荐质地轻盈的防晒霜；在秋季，她可能会推荐带有保湿效果的眼影，或者在冬季，她可能会推荐具有保暖效果的口红。这样，无论季节变换还是个人需求，都能让每一位消费者找到属于自己的美妆解决方案。
【www.麻豆】对于美妆潮流的解读也独树一帜。她善于捕捉当下最热门的美妆趋势，并将其转化为实用有效的妆容技巧，帮助观众轻松应对各类流行造型。比如，近期流行的复古妆容，她会通过讲解如何运用烟熏眼妆和腮红来打造出复古甜美的少女感；而当热衷于打造职场女性妆容时，她则会分享简洁大气的裸妆技巧，强调妆容的精致和大气，让每一位职场女性都能保持自信且专业。
《www.麻豆》是一位深谙美妆之道的美妆博主，她的美妆之路并不只是展示美妆产品的搭配和应用，更是通过对美的理解和追求，以及对时尚潮流的敏锐洞察，为大众构建了一个富有创意、实用性强且深受追捧的美妆世界。她是当代美妆界的一颗璀璨明珠，她的存在不仅改变了我们对于美妆的认知和态度，更为我们打开了一扇了解现代时尚、享受美好生活的新窗口。让我们期待【www.麻豆】在未来继续带给我们更多精彩的美妆内容和潮流解读，陪伴我们一起走在潮流前沿，展现最美的自己。
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新品 | PG UNLEASHED 1/60 牛高达
价格 | 60,000日元(不含税)
发售时间 | 2026年1月
标签 | 新品资讯
在高达官方昨天的重磅新品展示和介绍中，PG UNLEASHED 1/60 牛高达的更多细节被放出来了，今天就来一起看看这台让大家等了5年的新PGU牛高达还有什么不同寻常的地方。
这次代哥也放出了PGU牛高达的内构效果，骨架用了很详细的分件分色，用来呈现不同的金属质感。
PGU在零件细节上面貌似也花了很多心思。
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