华颜初绽——揭秘美妇后菊的醉人魅力：从繁花似锦到静谧淡雅的独特韵味，原创 赵丽颖状况引担忧，实际上无需太过担心看似无害的提问，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有券商表示，国内利好政策频出，鼓励高质量创新，创新品种或继续驱动企业业绩高速增长，商保发展或转移支付有利于创新品种持续放量；国产创新药估值水平低，且部分创新药品种已具备全球同类最佳的潜力，持续看好创新药以借船出海的模式走向国际，获得出海溢价，进一步打开估值天花板。
关于中国古典艺术中的美人形象，华颜初绽之美妇后菊无疑是其中最为独特且令人向往的一种。后菊花以其盛开如锦、颜色鲜艳、香气怡人的特性，被誉为“月下之花”，是中华美学中的一颗璀璨明珠。本文将对其独特的韵味进行深度剖析，带你领略它从繁华似锦到静谧淡雅的独特韵味。
华颜初绽的美妇后菊，其盛开时节宛如一团团绚烂的彩霞，满眼生辉，犹如一场盛大的烟花盛宴，让人们在炎炎夏日感受到了春天的气息和生机勃勃的力量。这种花开得早而热烈，仿佛是岁月的馈赠，象征着生命的蓬勃与新生。在初夏时节，当后菊花绽放时，其紫色、粉色或白色花瓣如同画家精心绘制的画卷，色彩搭配和谐统一，给人一种宁静而又充满活力的感觉。
若将后菊花比作一位美妇后，它的妆容则更加精致。她的花瓣经过细致的裁剪、精细的修整，使其形状饱满而富有立体感。每一片花瓣都犹如精美的绣花针，在阳光下闪烁出迷人的光芒，犹如一位女子婉约的笑容，含蓄而不失魅力。其花蕊的黄色部分则是她的眼睛，宛如深邃的夜空，充满了神秘和诱惑力。这使后菊花无论是在视觉上还是听觉上，都能给人留下深刻的印象，让人不禁为之倾倒。
后菊花的花香也是其吸引人的另一大特点。在其盛开期间，其浓郁的香味犹如一首悠扬的小调，流淌在空气中，唤醒了人们内心深处的记忆，令人心旷神怡。它的香味清甜宜人，带着淡淡的菊花香，既不像玫瑰那样刺鼻，也不像茉莉那样馥郁，却能让人在品味其香气的感受到一种微妙的恬静和平和。
后菊花的形态也极具辨识度。由于其花朵小巧而娇嫩，所以它的花瓣呈螺旋状展开，犹如一只只小小的蝴蝶在花丛中翩翩起舞，显得尤为灵动。而在微风的吹拂下，这些花瓣摇曳生姿，犹如大自然的舞蹈家在跳舞，展示着生命的力量和美丽的姿态。这一特殊的形态，使得后菊花成为了一种独特而优雅的存在，无论是静态欣赏还是动态观看，都能让人感受到它的魅力所在。
华颜初绽的美妇后菊以其盛开如锦、颜色鲜艳、香气怡人的特性，以及其精致的妆容、优雅的花香和独特的形态，诠释了中华美学中美妇后女性的魅力和内涵。虽然其花期短暂，但其醉人的魅力却足以让人回味无穷，为人们带来无尽的美好想象和审美享受。后菊花不仅是中国古典艺术中的瑰宝，更是一种生活的态度和人生追求的象征，值得我们深入研究和欣赏。
最近，赵丽颖的新恋情传闻引发了网友们的热议。消息源自狗仔队的跟拍和曝光，令人不禁关注这段“疑似”感情。
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有媒体拍到，赵丽颖的儿子“想想”与一位男性在外游玩，而这个男性正是赵德胤，二人举止亲密。更有报道称，赵德胤频繁出入赵丽颖的住所小区，且持有门禁卡，来去自如。尽管如此，狗仔也指出，赵德胤每晚都返回酒店，没有长时间停留在赵丽颖家中，因此这个话题仍然处于“疑似”状态。
对于这段关系，网友们的反应各不相同。有些人表达了祝福，认为赵丽颖与冯绍峰已经分开四年，现在事业蒸蒸日上，追求新的感情是再正常不过的事。而有些人则持观望态度，认为只有赵丽颖和赵德胤公开承认，才算得上是情侣关系。还有一部分网友担心，赵德胤的家庭背景复杂，曾有亲属涉及毒品问题，甚至他的母亲曾因违法入狱，这让他们对赵丽颖的选择感到担忧。
然而，祝福和观望的网友态度较为理性，而担忧的情绪其实无需过度。毕竟，赵丽颖的情感史可追溯到她的早年。
赵丽颖的情感历程其实并不复杂：
1. 在成名之前，年仅19岁的她曾经历过一段圈外的恋情。因为对方与其他女性的暧昧聊天记录，赵丽颖果断选择分手。
2. 后来，她与演员高梓淇因合作电视剧《新还珠格格》而传出绯闻。虽然外界一直猜测两人有恋情，但赵丽颖并未公开承认，而这段感情最终因为事业方向不合而结束。
3. 之后，她与陈晓合作《陆贞传奇》时，二人频繁互动，外界认为两人因戏生情。尽管陈晓曾在采访中否认了这一点，但他最终与陈妍希公开恋情，赵丽颖也果断取关了他。
4. 最为人熟知的，便是赵丽颖与冯绍峰的婚姻。两人因合作《西游记女儿国》和《知否》而擦出火花，2018年正式官宣结婚。然而，这段婚姻仅维持了2年6个月，2021年4月便宣布离婚。
与赵丽颖前几段较为短暂的感情经历相比，和冯绍峰的婚姻可算是时间最长的，毕竟两人曾走入婚姻殿堂。婚后，赵丽颖在产后四个月便复出，专注事业，几乎没有过多时间顾及感情。因此，赵丽颖的重心无疑在于事业，而非感情。
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离婚后的赵丽颖更加专注于演艺事业，影视作品接连不断，奖项也接踵而至。凭借《风吹半夏》，她一举摘得飞天奖与金鹰奖最佳女主角，成就斐然，成为了娱乐圈的顶级流量。这份荣耀，证明了她从一位默默无闻的小演员，成长为如今的实力派演员。没有资本支持，只有对演艺事业的执着与热爱，成就了今天的赵丽颖。
她或许会偶尔放慢脚步，但绝不会停下追逐梦想的脚步。对她来说，感情只是生活中的一部分，要不然也不会有那么多优秀作品问世。
再来说说赵丽颖“疑似恋情”的另一位男主角——赵德胤。两人因拍摄《乔妍的心事》而相识，赵德胤担任导演。赵德胤的经历与赵丽颖颇为相似，出生在缅甸，家境贫困，15岁便借债离开家乡，独自前往台湾完成学业。毕业后，他凭借自身的努力与才华，获得了不少成就，包括第16届台北电影节最佳导演奖等荣誉。
他是一个有才华的导演，赵丽颖与他即便不是真正的情侣，至少也是非常要好的朋友。两人能与孩子如此亲密互动，说明了他们之间的关系是建立在深厚的信任与友谊之上的。即使两人若真的恋爱，赵德胤或许正是那个能够理解赵丽颖的人。
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赵丽颖在谈及感情时曾说：“在爱情中，我们需要调整自己的心态，不能过于依赖对方的情感，要有能力独立做自己的决定，独立思考人生。”她向来觉得，喜欢就去恋爱，不合适就分开，无论是成名前还是成名后，爱情中的清晰与果断都是她的态度。
她比任何人都清楚，只有强大才能主宰命运。即使某段感情不如意，她依然能凭借自身的力量重新站起来，潇洒地走开。这种独立与坚韧正是她的魅力所在。
就像诗人余秀华与杨储策那段最终没有结果的恋情一样，风波后的杨储策早已消失在茫茫人海，而余秀华则凭借她的作品影响力逐渐走向更高的舞台，成为了越来越知名的公众人物。她的成功证明了即使爱情未如愿，她依然能过上自如的生活。
赵丽颖无疑更加自信与强大，作为一位演技派演员，她有着更为丰富的人生阅历。因此，对于她的感情生活，外界无需过度担忧，她必定能优雅地处理好一切。
END
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