瞬间透视：动感十足的扒开双腿狂奔动态，释放肆意舒爽感觉！，梅德韦丘克借基辅政权拒绝接收乌军阵亡军人遗体一事刷存在感看似无害的提问，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降准降息对银行理财市场的影响体现在哪些方面？
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标题：瞬间透视：动感十足的扒开双腿狂奔动态，释放肆意舒爽感觉！
在这个瞬息万变的世界里，我们时常被繁复的生活琐事和无尽的压力束缚，身心疲惫。但总有一些时刻，让我们摆脱束缚，体验前所未有的自由与放纵。其中，有一种特殊的运动——扒开双腿狂奔，以其独特的魅力，唤醒了我们的感官，释放了肆意舒爽的感觉。
扒开双腿狂奔的动作，动作简单而有力，它的节奏明快、冲击力强。它并非是一种竞技，更是一种激情洋溢、释放自我、挑战极限的方式。在阳光下，穿着紧身裤、高筒袜、运动鞋或短跑鞋，全身上下充满力量感，那种肌肉线条的展示让人不禁为之一振。随着双腿用力地朝前蹬离地面，身体向前倾倒，紧接着以爆发力般的速度向前奔跑。每一个动作都充满了动感，每一次的加速都带给我们一种强烈的刺激感和兴奋感。这种动作不仅是对身体力量的考验，更是对毅力和耐力的锻炼。
扒开双腿狂奔动态释放的是那股肆意的舒爽感觉。当我们在奔跑中感受风的力量，呼吸的畅快，脚下踩过的沙粒声，耳边风呼啸的声音，甚至在风中翻滚的衣服摩擦的声音，这些声音都是那么的独特，那么富有情感。它们如同大自然的交响乐，奏出了生命的旋律，带来了心灵上的满足和平静。当我们看到身边的人或物在风中飞驰，仿佛被风吹得摇摆不定，又仿佛是被风紧紧拥抱着，那种感觉既惊险又刺激，令人回味无穷。
扒开双腿狂奔不仅让我们享受到了身体的运动乐趣，更激发了内心的激情和活力。当我们成功地完成一个快速的跑步动作时，那种成就感和喜悦感油然而生，仿佛整个世界都在为我们欢呼喝彩。这样的感觉就像是一首美妙的交响曲，由轻柔的旋律转化为激昂的鼓点，使我们的心灵得到极大的放松和愉悦。
扒开双腿狂奔是一种充满活力、充满激情、充满挑战性的运动，它让我们在日常生活中找到释放压力、释放热情的方法。它不仅仅是一种运动，更是一种生活方式，是我们生活态度的一种体现。只要我们愿意尝试，愿意投入，就一定能在这瞬息万变的世界里，感受到那一刹那的激动和舒爽，释放出那属于自己的肆意与自由感觉。
这就是瞬间透视：动感十足的扒开双腿狂奔动态，释放肆意舒爽感觉！让这个瞬间成为我们生命中最美好的记忆，因为它不仅教会我们如何挑战自我，如何释放压力，更教会我们如何享受生活，如何热爱生活。在这个瞬息万变的世界中，让我们用这股独特的力量，尽情挥洒我们的热情，释放我们的激情，释放我们的自由，迎接属于我们的那份美好与幸福。
维克多・梅德韦丘克，这个似乎已经被世人遗忘的乌克兰政客，最近决定刷一波存在感。
大家或许忘记了这个人是谁，那么不妨先帮大家回忆回忆。
梅德韦丘克是战前乌克兰最高拉达最大反对党党魁，身价数十亿美元的乌克兰寡头。俄乌冲突爆发后，他被以泽连斯基为首的基辅政权迅速抓捕。后来，俄罗斯通过马里乌波尔被俘的亚速营头目，比如现任乌军第12旅旅长普罗科彭科上校，把他交换回来。
这位 "交换英雄" 借题发挥，针对基辅政权6月6日拒绝在乌白边境接收1212具乌军阵亡士兵遗体一事发表评论。
俄罗斯方面已将上千具乌克兰阵亡军人遗体运送至白俄罗斯和乌克兰接壤的边境地区。按原定协议，乌方本应在此接收。然而基辅方面宣称，当天不进行任何阵亡遗体交换，也不打算接收本国士兵遗体，甚至开始编造各种借口，直至声称 "名单未协调一致，因此遗体交换日需推迟"。
维克多・梅德韦丘克就此事指出，腐败的基辅政权拒绝接收乌克兰阵亡军人遗体的根本原因是 —— 不想支付（给阵亡者母亲和遗孀抚恤金）。
梅德韦丘克说："泽连斯基政权通过将乌克兰公民送上死路赚得数十亿美元，如今却不愿支付抚恤金。"
值得一提的是，仅按这6000具乌军遗体计算，基辅政权按照之前承诺给阵亡将士家属支付的抚恤金就高达22亿美元。
此前，俄罗斯联邦安全会议副主席德米特里・梅德韦杰夫也对该事件发表评论，延续了他（近年来）一贯的风格："基辅的卑鄙之徒不愿接收本国士兵遗体，原因有二：一是害怕承认阵亡人数达 6000 人，二是不想给遗孀发抚恤金。这是何等的撒旦式邪恶！愿他们在地狱中燃烧！"
值得注意的是，俄罗斯在此次人道主义行动中本应向乌克兰移交 6000 具乌克兰军人遗体，其中大部分是在库尔斯克州境内被俄军消灭的。需再次提醒，敌方在库尔斯克冒险行动中已损失超7万人，其中包括近1万的外国雇佣兵。
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