迷宫冒险：探索神秘的二次元坤巴塞小洞游戏，控制奇妙扭曲空间的探索与策略对决！，教育部提醒：这些高考谣言可别信！│真探队看似无害的提问，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湖北省位于我国中部，地处长江中游，洞庭湖以北，故名湖北，面积约18.59万平方千米，居全国第十四位。
八月的阳光洒在深邃的二次元世界中，一场充满谜团和刺激的冒险正在悄无声息地展开。在这场名为“迷宫探险：探索神秘的坤巴塞小洞游戏”的游戏中，玩家将扮演一位勇敢且智慧的时空穿梭者，深入这个奇异的世界，挑战各种奇幻的机关、险恶的怪物以及未知的谜题。
游戏中的环境设计巧妙而引人入胜，每一次进入不同的区域都犹如走进一个全新的空间，充满了未知的魔力和惊喜。无论是阴暗的地下迷宫，还是充满生机的森林深处，每一处角落都隐藏着无尽的秘密等待玩家去探寻。玩家需要凭借自己对环境的熟悉和敏锐的观察力，运用各种道具和技能，如魔法武器、特殊物品和时间旅行器等，通过灵活的操作和策略思维，解开一个个看似无法解答的谜团，逐步接近目标。
在游戏中，玩家不仅要面对各种自然和人类的敌人，还要解决由剧情推动的各种难题，如寻找失踪的亲人、解救被困的囚犯、阻止邪恶势力的侵袭等。这些谜题不仅考验了玩家的逻辑推理能力，也对玩家的心理素质提出了极高要求，需要他们在面对困难时保持冷静，坚持到底，不畏艰难，勇往直前。
而更为关键的是，游戏中的角色设定和故事情节则是这款游戏的一大亮点。每一个角色都有着独特的性格和背景故事，他们或善良可爱，或狡猾残暴，或英勇无敌，为玩家展现了一个多维度的二次元世界。每个角色都有自己独特的战斗方式和策略选择，例如魔法师可以利用元素魔法攻击敌人，战士则可以通过物理攻击和防御反击，法师还需要学会如何利用空间魔法来应对敌人的变化。这种丰富的角色体系使得游戏更加丰富多样，也让玩家在游戏中能够体验到深度的角色塑造和情感共鸣。
游戏中还有许多随机事件和BOSS战等待玩家挑战。每一场BOSS战都需要玩家运用自己的智慧和勇气，通过巧妙的策略布局和精准的战术执行，才能成功击败强大的对手，获取丰厚的游戏奖励。每一次战胜BOSS后，玩家还可以解锁新的关卡和地图，增加游戏的挑战性和新鲜感。
“迷宫探险：探索神秘的坤巴塞小洞游戏”是一场集冒险、策略、人物塑造于一体的精彩二次元游戏。在这个奇妙的环境中，玩家不仅可以享受到视觉上的震撼，更能在一次次的冒险过程中，提升自己的思维能力和操作技巧，充分体验到二次元世界的魅力和冒险的乐趣。无论你是喜欢科幻冒险，还是喜欢轻松休闲，或者是热爱角色扮演游戏，都能在这里找到属于你的乐趣和满足感。这场“迷宫探险”，必将给你带来一次前所未有的奇妙之旅，开启一段关于勇气、智慧和友情的旅程！
2025年高考在即，广大考生正全力备考，但一些不法分子趁机作乱，他们编造虚假信息、制造贩卖焦虑，甚至诱导考生作弊。为此，教育部发布2025年高考预警信息，提醒广大考生和家长切勿相信谣言。真探队提醒：广大考生和家长，切勿相信谣言，谨防上当受骗，切勿参与涉考违法犯罪活动，诚信参加考试，遵规守纪守法。
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