揭秘神秘秘密教学：免费完整版子豪完整阅读指南——让知识的宝藏不再受限！，狐大医·读新闻 | 贾冰瘦身后呼噜消失！医生警告：鼾声如雷当心减寿又“减能”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要说最近内娱存在感最强的艺人，宋祖儿绝对算一个。
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出品 | 搜狐健康
作者 | 胡鑫
编辑 | 袁月
近日喜剧明星贾冰的妻子分享了夫妻二人的最新合照，成功瘦身的贾冰亮相于公众视野，“贾冰减肥成功瘦到脱相”成为网络热议话题，不少网友含蓄地表达了看法，认为贾冰瘦下来后略显年纪，似乎不必跟随潮流去减肥。
来源 / 网络
然而，贾冰减肥的初衷并非追求外形。他早前在综艺节目中坦言，最初减重是为了贴合电影角色需求。后来，在东北同乡黄景瑜的影响下，他开始系统健身。令人惊喜的是，他发现瘦身后睡觉打呼噜的情况大大改善。正是这个健康上的意外收获，促使他坚持了运动习惯。
许多人在体重增加后发现自己开始打鼾，而此前并无此困扰。他们常反映变胖后更容易嗜睡，夜间易被憋醒，睡眠质量下降，进而影响白天的正常生活。北京大学人民医院睡眠医学科的医生表示“十个胖子九个鼾”，研究证实肥胖确实与打鼾密切相关。肥胖不仅可能引发一系列身心疾病。
哈尔滨市第一医院普外一科主任医师徐东升教授近日就在关注流分享了一位胖友白天开车时突发嗜睡险些酿成不可挽回的后果的故事，那次惊险之后去医院这位胖友才得知自己已经有高血压、腔梗等心脑血管疾病。
如果你觉得心脑血管疾病离自己很遥远，那么下面这几种危害一定会打中你的“痛点”：
1、打鼾的男性，那方面可能“不太行”
在睡眠中如果出现呼吸暂停，会导致大脑缺氧，中枢兴奋性下降，那么，男性朋友的“兄弟”自然容易萎靡不振。
2、女性打鼾“老得快”
长期打呼的女性因气血流通不畅，会导致面色萎黄、皮肤粗糙、黑眼圈、大眼袋、鱼尾纹、面部皮肤松弛、口臭口苦、月经不调等，严重的甚至会提前几年进入更年期。
3、孩子打鼾影响生长发育，会变笨
长期打呼尤其严重打呼会使孩子睡眠质量下降，生长激素分泌减少。长此下去会导致生长停滞，身高、体重低于同龄人，身体免疫力降低，学习成绩也会下降。
贾冰的“静音睡眠”不是魔术，是甩掉脂肪换来的健康勋章。打鼾绝非小事，它是身体拉响的高危警报——猝睡驾车的惊魂、飙升的血压、堵塞的血管、加速的衰老、停滞的发育……甚至枕边人嫌弃的叹息。从鼾声如雷到一夜安眠，甩掉的每一斤肉，都是为健康和幸福加码的稳赚投资。
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