赏樱仙境：樱花岛樱花岛官网探索四季花开的魅力岛屿！，河南交通运输系统做好2025年高考城市客运服务保障工作看似无害的提问，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喝酒欲尽兴，一醉方休。一席酒不喝倒二三，不算喝酒。《世说新语》载：“石崇每要客燕集，常令美人行酒。客饮酒不尽者，使黄门交斩美人。”堪称史上最血腥劝酒。当今宴饮，劝酒风仍盛，或轮番上阵，酒敬一人；或放雷子，强人干杯；或捉颈相灌，几于逼命。过去席酒以瓶计，如今以箱计。据说我国白酒用量，某年曾喝掉一座杭州西湖。国人行事，有时非做过头不甘罢休，故闹洞房近乎猥亵，喝酒竟喝出人命。
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樱花岛，一个位于日本静冈县境内的岛屿，被誉为“赏樱仙境”，以其独特的地理环境和丰富的植物种类，每年4月、5月和9月是这片土地上最吸引游客的地方。这座岛屿以其四季花开的独特魅力，让人们仿佛置身于一个美丽的梦幻世界。
春天，樱花岛的樱花盛开如海，漫山遍野皆为粉红色的海洋。在樱花盛开的季节里，岛上的每一朵樱花都如同一颗颗精致的小钻石，镶嵌在绿叶丛中，为人们带来了一场视觉盛宴。无论是清晨的露水打湿了花瓣，还是傍晚的日落染红了整个天空，每一片樱花都在诉说着自己的故事，生动而富有诗意。游客们可以在岛上漫步，欣赏到樱花的花开花落，感受大自然的力量与美丽。
夏季，樱花岛的樱花盛开如火，满眼都是热烈的色彩。在这个季节，岛上的樱花树会随着气温的升高逐渐开放，从初开的白色慢慢转变为粉色、红色，甚至呈现出金黄色的景象。在阳光下，每一棵樱花树都犹如一座座金色的火炬，燃烧着生命的热情。每当夜幕降临，繁星点点的天空映衬下，樱花岛的夜晚更是美不胜收。游客们可以坐在树荫下，品尝着冷饮，静静地欣赏着眼前的美景，体验着那份宁静和惬意。
秋季，樱花岛的樱花开始凋谢，但它的美并没有因此而消减。此时，岛上的樱花树叶已经变得枯黄，但在秋风的吹拂下，却像火焰一般燃烧着，渲染出一幅五彩斑斓的画面。尤其是在日落时分，当最后一抹夕阳洒在湖面上，将湖面染成一片金黄，那场景更是令人陶醉。游客们可以选择在这里静静地坐着，欣赏着这一幕幕美丽的景象，感受秋天的宁静和哀愁。
冬季，樱花岛的樱花开始进入休眠期，但它的美并未因此而消失。岛上的树木在白雪覆盖下展现出别样的韵味，树枝上的雪粒像珍珠般晶莹剔透，为整个岛屿增添了一丝冬日的清新和宁静。而在樱花岛的中央湖泊，人们可以看到一排排盛开的梅花，它们在寒风中傲然独立，象征着坚韧和勇气。这个季节，虽然雪花纷飞，但却掩盖不了岛上花朵的热情和活力，为这个季节增添了无尽的诗意和浪漫。
樱花岛以其独特的四季花开的魅力，吸引了大量的游客前来观赏和体验。无论你是喜欢春天的樱花盛开，夏天的海滩清凉，秋天的落叶缤纷，还是冬天的雪景壮丽，都可以在樱花岛找到属于你的那一份乐趣。这个充满生机和浪漫的地方，等待着你的到来，一起探索四季花开的魅力岛屿！
大象新闻记者 王向锋
2025年高考即将拉开帷幕，今年是河南实施“3+1+2”高考新模式的第一年，备受社会关注。为给广大考生营造安全、便捷、舒适的出行环境，河南省交通运输系统积极行动，全方位部署高考期间城市客运服务保障工作，助力学子们顺利奔赴考场。
强化协同，凝聚服务合力
河南省交通运输厅高度重视此次高考保障任务，积极与公安、教育等部门沟通协作，形成工作合力。郑州市交通运输局联合交警部门提前发布考点周边交通管制方案，在郑州一中、省实验中学等考点周边设置临时停车区和引导标识，确保送考车辆即停即走，根据各考点考生数量动态调整保障方案，力求为考生打造顺畅的出行之路，维护高考期间城市客运秩序稳定。
精准调配，保障运力充足
河南各地交通运输部门结合往年高考期间客流特点，针对部分道路和考点可能出现的聚集性客流，提前制定了详细的运力保障方案。对途经考点的公交、地铁线路，在考生乘车高峰期加密班次、缩短行车间隔，确保考生能够快速、便捷地抵达考点。适时增加各考点周边区域出租车(含网约车)运力投入。截至目前，已有多家出租车企业和网约车平台积极响应号召，成立了“高考应急保障车队”，考生凭准考证可免费乘坐。同时，通过智能调度系统，实时监控考点周边运力需求，及时调配车辆，确保考生叫车能够得到及时响应，满足广大考生个性化出行需求。
提升品质，打造优质体验
在提升运营服务质量方面，加强了对司机的教育和管理。一方面，强化安全意识培训，确保司机在驾驶过程中严守安全底线；另一方面，提升服务意识，督促提醒司机文明驾驶、礼貌待人。参与高考运输保障的车辆均经过严格筛选，确保技术状况良好、车容车貌整洁，为考生营造舒适的乘车环境。此外，积极倡导开展“爱心助考”活动，为考生及家长提供优先通行、便捷绿色通道等服务。不少有条件的企业还组织了“爱心送考车队”，为考生提供免费接送或“一对一”定制化服务，用实际行动传递温暖与关怀。
严抓安全，筑牢安全防线
安全是高考运输保障工作的重中之重。河南省交通运输系统深入开展安全生产隐患排查整治，对参与高考运输的车辆进行全面安全检查，坚决杜绝“带病”运营车辆上路。加强对公交车驾驶员资质审核和安全教育，严禁疲劳驾驶、酒后驾驶、超速行驶等违法违规行为。同时，提醒驾驶员在考点周边减速慢行，禁止鸣笛，为考生创造安静的考试环境。据了解，各地交通运输部门还完善了应急预案，做好应急运力储备，一旦发生暴雨等恶劣天气，交通事故等突发状况，能够迅速启动应急预案，高效有序开展应急处置，全力确保考生安全抵达考场。
压实责任，规范市场秩序
河南省各地交通运输部门督促巡游车企业、网约车平台严格落实主体责任，围绕出租车议价、绕道、拒载、爽约等违法违规行为，组织所属驾驶员开展安全警示教育，规范驾驶行为，提升服务水平。督促网约车平台企业保持经营策略相对稳定，维护从业人员正当权益，严禁向不合规车辆和人员派单，切实保障考生能够乘坐合规、安全舒适的车辆。
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