揭秘乳液狂飙：高清图释展示液体瞬间暴涌与喷射过程，“粽”享欢乐！沙坪坝端午小长假成绩单来啦！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发稿前以太坊现价2540，盘口震荡下行趋势很明显这个理由就不说了，短期来看，盘口阶段性震荡反弹阶段。启明星和平头底等底部形态，以及近期的涨势，增强了反弹预期，但总体来看动能偏弱，未来走势需关注是否能够突破关键阻力位和持续放量，所以丽盈建议短线操作尝试轻仓低吸，波段的话可顺势跟进多单，防御思路则需考虑避险，避免参与可能的下跌波段。
【揭秘乳液狂飙：高清图释展示液体瞬间暴涌与喷射过程】
在日常生活中，我们常常见到乳液的使用。无论是护肤、美容还是衣物清洗等场景，乳液都是不可或缺的一部分。你是否知道，当我们涂抹乳液时，其实隐藏着一个惊人的现象——液体在瞬间爆发并喷射出强大的力量，这是由于乳液的独特性质所决定的。今天，我们将借助高清图示，揭开这个神秘的面纱，揭示乳液狂飙的过程。
让我们从基本概念开始。乳液，是指一种含有油分和水分，以胶状或膏状形式存在的液体，通常用于保护皮肤和衣物免受外界刺激和污染。其主要成分包括水、蛋白质、脂肪酸、甘油、香精、防腐剂等。当我们在涂抹乳液时，这些分子会相互作用，形成一层薄薄的膜层，覆盖在我们的皮肤表面。这种膜层的主要功能是提供保湿、锁水、保持皮肤水分平衡，并为后续护肤品的吸收和发挥作用奠定基础。
我们来看下乳液是如何瞬间爆发出强大威力的。当乳液接触到皮肤，它会在物理上发生一系列反应，这些反应可以分为两种主要类型：物理吸附反应和化学反应。
1. 物理吸附反应：这是乳液最直接、最常见的反应方式。当乳液接触到皮肤后，它会迅速吸收到皮肤表面微小的毛孔中，从而形成一层紧密的薄膜，阻止了水分和油脂的流失。乳液分子也会与皮肤上的角质细胞发生相互作用，使得它们更易被乳液吸收，进一步增强皮肤屏障的功能。这种物理吸附反应的速度非常快，通常只需要几秒时间就能完成。
2. 化学反应：这是一种特殊的物理吸附反应，发生在乳液分子与皮肤表面的某些特定物质（如蛋白质、角蛋白）之间。这些化学反应会导致乳液分子间的氢键断裂，使乳液分子之间的距离增大，从而使得乳液分子能够快速地向周围扩散，形成更多的薄膜，进一步增加对皮肤表面的吸附能力。这种化学反应速度相对较慢，一般需要几分钟至几十分钟的时间才能完成。
通过以上分析，我们可以看出，乳液在涂抹过程中，不仅表现为短暂的物理吸附反应，更表现为强烈的化学反应。这两个过程共同构成了乳液狂飙的过程，使其能够在短时间内迅速产生强大的吸湿能力和防护力，进而达到改善肌肤状态、提升护肤品吸收效果的目的。
乳液狂飙的高清图释展示了液体在瞬间爆发并喷射出强大的力量这一神奇的现象，也为我们提供了更加直观、深入的理解和认识。无论是对于化妆品爱好者，还是日常生活中的肌肤护理者，了解乳液狂飙的过程都能帮助我们更好地掌握护肤技巧，提高护肤效果，让美丽成为生活的一种常态。让我们一起探索这瓶液体的秘密吧！
当粽香还萦绕在街巷
孩子的笑声已漫过山野
当端午的“仪式感”
遇上六一的“童心值”
沙坪坝区文旅市场
迎来一场双向奔赴的消费热潮
旅游：
接待游客82.17万人次
今年端午节期间，沙坪坝区共接待游客82.17万人次，同比增长1.42%。其中，磁器口古镇、歌乐山烈士陵园、融创文旅城仍为沙坪坝区前三热门目的地，融创文旅城、佛罗伦萨小镇等消费新场景游客增长27%。
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