超甜预警！嗯啊啊轻点宝贝真棒漫画，治愈系恋爱故事大放送！，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黄金手办，能否持续“收割”年轻人？然而，起初的结义并未为罗成带来太多的光环。像魏征、秦琼、程咬金等英雄人物早已占据了前排的位置，年幼的罗成几乎未曾被提及。排名靠后的他，成了结义兄弟中的“老疙瘩”，仿佛注定要走上一条不起眼的道路。然而，命运却给了他不同的安排，罗成的潜力逐渐显现出来，他那独特的武艺和神秘的能力，逐步让徐茂公的预言变得更具分量。
《超甜预警！嗯啊啊轻点宝贝真棒漫画》是一部以治愈系恋爱为背景的长篇漫画作品。在这个梦幻般的童话世界里，主人公是一对甜蜜、纯真的恋人——小晴和小亮。小晴是一个有着灿烂笑容的女孩，她的善良、坚韧与乐观让人心生敬佩；而小亮则是一名内向而又深情的小男孩，他的细心、体贴与认真让人们看到了他独特的魅力。
漫画的故事源于一次偶然的机会，小晴在图书馆偶然读到了一本描绘恋爱小说的书，被深深吸引。她开始关注那个女孩，了解她的内心世界，并逐渐萌发出一种想要去关心对方、守护她的愿望。小亮也被这个小女孩的独特性格所吸引，他愿意用自己的行动去支持小晴的梦想，陪她一起度过每一个难关。
他们的爱情之路并非一帆风顺。小晴的性格使得她在面对一些问题时显得有些固执和倔强，甚至有时会不顾他人的眼光去追求自己的梦想。而小亮则因为缺乏足够的耐心和理解，常常会在关键时刻失去控制，让小晴感到十分失落和无助。
但正是这种矛盾和冲突，让他们的爱情更加坚固。他们在相互理解和包容中成长，共同克服了一次又一次的困难。小晴从一个单纯的少女成长为独立而又坚强的女性，而小亮也在这个过程中变得更加成熟和懂得如何去爱。他们之间的感情就像那句话所说：“只有经历过无数次痛苦，才能拥有一份最深刻的爱。”他们的经历让他们明白，真爱并不总是那么容易获得，但却充满了挑战和磨砺。
《超甜预警！嗯啊啊轻点宝贝真棒漫画》以其生动的画面、细腻的情感描绘和动人的故事情节，成功地传递了关于成长、爱情以及坚定信念的力量。这是一部值得所有读者一看再看的治愈系恋爱佳作，相信每个人都能从中找到属于自己的感动和启示。
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
文 | 道总有理
五月份，老凤祥与《圣斗士星矢》推出联名产品，上市短短两周，系列产品已创下近亿元销售，其中最受关注的666克黄金手办售价88万元，限量30件被抢购一空。当年轻人心目中的两大“顶流”黄金、谷子联手，商业价值似乎一触即发。
据悉，当前老凤祥的黄金手办在黄牛渠道已经攀升至百万级别。
而老凤祥也不是唯一一家开始做二次元生意的金店。比如周大福与Chiikawa联名转运珠，发售当日脱销，迪士尼系列累计销量超200万件；潮宏基与三丽鸥、《哆啦A梦》《蜡笔小新》等IP的联名。
截至目前为止，各大黄金品牌的克价都在900甚至1000元上摇摆不下，另一头，谷子经济与整个二次元生意也蒸蒸日上，2024年中国谷子经济市场规模达1689亿元，同比增长40.63%。
或许，黄金撞上二次元，别有深意。
一场“双向救赎”？
虽然黄金与二次元经济在消费市场上俘获了一票年轻人的心，但细究一番，二者各有苦楚，这或许也是“黄金手办”诞生的根本原因。
先看黄金。随着国际金价变幻莫测，黄金品牌的克价一波三折，越来越多的消费者对买黄金出现抵触心理，尤其是首饰类。2024年1月到9月，金饰消费持续疲软，7月金银珠宝零售额（主要是金饰）同比下降了6%。
今年一季度，黄金首饰消费量继续低迷，同比下降26.85%，周大生、中国黄金、老凤祥等头部品牌营收降幅达30%-50%。这对黄金品牌的打击可想而知，关店、利润、单店销售额……基本都在下降。
数据显示，2024年以来，周大福累计关闭642家门店，周生生净减少74家网点，老凤祥5641家加盟店中166家退出市场；老凤祥加盟渠道贡献96%的终端销售，但单店年均销售额从2020年的1800万元降至2024年的1200万元，降幅达33%。
与二次元经济联名，的确让日渐冷清的金店赢得一丝人气。
以周大福为例。这两年，周大福疯狂联名，IP对象从迪士尼、《鬼灭之刃》到《黑神话：悟空》以及中国奶龙，年轻的消费者很乐意买单，《鬼灭之刃》上线当月开展系列线下打卡活动，为品牌线上话题互动量带来超8倍的增长，门店客流量带来6倍的增长。
其次，国际金价水涨船高，黄金品牌的毛利始终不太稳定。公开资料显示，中国黄金的毛利率仅1.3%。行业较好水平的周大福、潮宏基和周大生，净利率也不过6%-10%左右浮动
但二次元的产品普遍有超高的溢价，老凤祥《圣斗士》手办克价超1300元，比同期金价高出60%，周大福Chiikawa转运珠工费占比达40%。金店摆出黄金手办的底层逻辑，无非就是想要大赚一笔。