探索神秘无人区：高清无删减版零门槛观影体验，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美政府提出首份削减开支方案，申请收回94亿美元对于这项法案，马斯克在接受媒体访问时表示，法案削弱了他在削减美国预算赤字方面所做的努力。他说，“说实话，我对这个大规模支出法案感到失望，它不仅没有减少预算赤字，反而让赤字进一步扩大，这也削弱了‘政府效率部’团队正在进行的工作。”针对特朗普对该法案“大而美”的形容，马斯克进一步评论说：“我认为一项法案可以是‘大’的，也可以是‘漂亮’的，但我不知道它是否能两者兼具。”
将目光投向神秘的无人区，探索其中壮丽与未知的交界之地，无疑是人类精神层面的一次深度洗礼。在高清无删减版的零门槛观影体验下，这片广袤无垠的土地仿佛被赋予了无限的魅力和震撼，让人能够深入领略其壮丽景色与独特的地理风貌。
高清无删减版的电影质量，无疑是对这片无人区最直观的展示。其画面色彩鲜明，细节清晰，无论是在暗夜中的星空、山峦叠嶂，还是在晨曦中的田野、河流湖泊，都完美呈现，令人仿佛置身于真实的场景中。高清无删减版也注重保留了原始的自然环境与生物多样性的表现，让观众能够在欣赏美景的感受到大自然的生机与活力。
与此高清无删减版的画面质量也在很大程度上提升了观影体验。无论是细腻的光影对比，还是快速切换的镜头语言，都能有效地拉近与观众的距离，增强影片的艺术感染力。对于喜欢科幻题材或探险主题的观众来说，这种无删减版本的高清观影方式无疑提供了极大的便利性，他们无需担心影片中的某些场景会因为画质问题而无法看到，只需通过大屏幕，就能尽享视觉盛宴。
高清无删减版的电影制作水平也值得高度评价。影片对无人区生态环境的真实还原度极高，无论是拍摄手法、摄影角度，还是声音效果、音乐配乐等元素，都充分展现了导演的专业素养和对原著内容的高度尊重。这种真实感和沉浸式观影体验，使得观众不仅可以在屏幕上观赏到无删减版的电影，更能在实际环境中感受这一片无人区的独特魅力。
尽管高清无删减版的观影体验无可挑剔，但其背后仍需要投入大量的时间和精力进行后期处理，以确保每一张影像都是经过精心挑选和加工的。在享受高清无删减版的观影体验的我们也应正视这一过程可能带来的经济压力和时间成本，并积极寻找适合自己的观影方式，如选择在线观看平台或租赁设备，既能节省购买及维护费用，又能充分利用公共资源，减少个人负担。
“探索神秘无人区：高清无删减版零门槛观影体验”的出现，无疑为人们打开了一个全新的视角去发现和欣赏这片充满未知与神秘的土地。高清无删减版的优质画面、卓越品质以及亲民的价格，使它成为了一种全新的观影模式，真正实现了“零门槛观影”，无论你是热爱冒险探险，还是热爱户外旅行，都可以在这款高清无删减版的零门槛观影体验中找到属于自己的独特乐趣。在未来，我们期待有更多优秀的高清无删减版作品，为我们的生活增添更多独特的色彩和丰富的内容。
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
当地时间6月3日，美国白宫当日向国会提交了一份申请，要求收回已批准的94亿美元支出，其中大部分用于对外援助。
美国国会众议院议长迈克·约翰逊对此表示，已正式收到白宫提出的申请，要求收回对美国国际开发署、美国公共广播公司等共94亿美元的浪费性对外援助支出。迈克·约翰逊称众议院将迅速采取行动。据悉，该方案提交后，国会将有45天的时间来处理。