独具匠心的果冻天美星空精东麻豆：探寻神秘美食的秘密配方与独特口感，市场延续涨势，A500ETF易方达（159361）、沪深300ETF易方达（510310）等产品受资金关注看似无害的提问，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王菲也一样，在李亚鹏面前每次都是拽姐的表情，高冷又难以接近，而且当时只有四十多岁的她看起来比现在还老，可见被消耗成什么样。
问题标题：独具匠心的果冻天美星空精东麻豆：探索神秘美食的秘密配方与独特口感
《天美星空精东麻豆：独具匠心的秘密配方与独特口感》
在璀璨的星河中，有这么一道充满创意和创新的美食，它融合了东方的神秘元素与西方的精致工艺，以独特的果冻造型、丰富的口味及富有层次的口感为世人所熟知——天美星空精东麻豆。这道美食的秘密配方与独特口感，如同星辰大海中的明珠，闪烁着璀璨的光芒，引人深思。
让我们深入了解天美星空精东麻豆的制作过程。这个神秘的美食，以其浓郁的东方韵味深受人们的喜爱，起源于中国的江苏省苏州市。在制作过程中，选用的原材料主要包括精东麻豆、纯天然的果胶粉以及多种进口的果汁精华等。精东麻豆是江苏地区特有的传统食材，其色泽金黄、香气四溢，具有极高的营养价值和药用价值。而纯天然的果胶粉则来自世界各地，它们经过特殊处理后，不仅能够增强果冻的弹性和流动性，还能赋予果冻独特的口感和质地。
天美星空精东麻豆的制作技艺也是别具一格。首先是选材。选择优质精东麻豆作为主料，不仅保证了麻豆的品质，也为后续制作提供了坚实的原料基础。然后，通过特殊的烘焙工艺，将精东麻豆磨成细腻的粉末状，同时利用先进的机器设备进行搅拌、混合和凝固，形成独特的果冻形状。将精心调制的果汁精华均匀地涂抹在精东麻豆上，通过蒸煮或者冷冻的方式使汁液渗透到每一颗麻豆内部，最终呈现出色泽鲜艳、质地饱满、口感顺滑的果冻食品。
天美星空精东麻豆的独特口感又是什么呢？这主要得益于它的独特配料和精湛制作工艺。精东麻豆独特的口感来自于其独特的配方。由于采用的是精东麻豆，所以其口感坚韧而不脆，入口醇厚且绵长，仿佛在口中爆发出一种奇妙的质感和味道。果汁精华的添加使其口感更加丰富和层次分明。在烘焙的过程中，除了纯天然的果胶粉和精东麻豆外，还加入了多种进口的果汁精华，这些果汁富含维生素C、膳食纤维和矿物质等营养物质，使得果冻既保留了麻豆的原味，又增添了更多的色彩和口感。
天美星空精东麻豆以其独特的配方和精湛制作工艺，展现了中国传统文化与现代科技的完美结合，成为了全球范围内备受瞩目的美食文化代表之一。无论是它的外观设计还是口感特点，都充满了独特的艺术魅力，让人们在品尝的也能感受到东方文化的深厚底蕴和西方美食的魅力所在。无论是追求美味，还是寻求灵感，都可以从天美星空精东麻豆中找到属于自己的那片属于东方的神秘美食世界。
A股早盘再度上行，板块方面，啤酒、CPO、固态电池等板块涨幅居前，机场、物流、草甘膦、跨境支付等板块跌幅居前；港股延续涨势，医药板块领涨。截至午间收盘，中证A500指数上涨0.6%，沪深300指数上涨0.5%，创业板指数上涨1.2%，上证科创板50成份指数上涨0.6%，恒生中国企业指数上涨0.9%。Wind数据显示，A500ETF易方达（159361）、沪深300ETF易方达（510310）昨日分别获2500万元和8500万元资金净流入。
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