指尖轻触：一次尽享便捷观片体验 - 草草影院在线观影详解与推荐，戎美股份：6月3日融资买入698.81万元，融资融券余额3462.41万元看似无害的提问，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雷区二：解禁猛如虎！那些解禁比例超40%的票，短期能躲多远躲多远
问题：指尖轻轻触：一次尽享便捷观片体验 - 草草影院在线观影详解与推荐
随着科技的快速发展和人们生活节奏的加快，视频娱乐成为了现代人生活中不可或缺的一部分。尤其是对于喜欢看电影的人来说，从电影院到手机屏幕，无论是观看电影内容，还是享受电影带来的视听盛宴，传统的观影方式已经无法满足现代人的需求。草草影院在线观影以其无限制、随时随地、便捷省心等特性，成功地实现了轻松观影的梦想。
一、影片简介及特色
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影片质量上，草草影院在线观影始终秉承着高标准、严要求的原则，力求为用户呈现最清晰、最震撼的视觉效果。其图像处理技术先进，采用了先进的数字压缩和解码技术，能将宽高比16:9的电影画质缩放到2560x1440像素，色彩还原度极高，呈现出细腻丰富的画面细节。它还支持多种视频格式的切换，如MP4、AVI、WMV、MKV等，让用户无论是在家庭影院、办公室还是公共场所都能享受到高质量的观影体验。
二、观影过程介绍
草草影院在线观影的操作流程简便易懂，只需通过简单的点击、拖拽等方式即可完成影片播放。进入网站后，可以选择您想观看的电影类型，如动作片、喜剧片、科幻片、爱情片等，并输入影片名称或关键词搜索查找。随后，系统会自动识别并显示该影片的相关信息，如导演、演员、上映时间、IMDb评分等，方便用户了解影片的基本情况。
选择合适的观影设备，如电脑、平板电脑、手机等，并连接网络。在视频播放页面，用户可以清晰看到清晰的画质和震撼的音效，仿佛置身于真正的电影院之中。此时，您可以调整屏幕亮度、对比度、音量等各种参数，以适应不同的观影环境和偏好。当影片开始播放时，系统会自动同步音频轨道，确保您不仅能够欣赏到精彩的电影画面，还能享受高品质的音乐伴奏，使观影体验更加沉浸式。
三、观影推荐与注意事项
除了基本的观影功能外，草草影院在线观影还提供了丰富的观影推荐服务，帮助用户发现更多优质电影资源。系统会根据用户的观看历史、评分、评论等数据，为您推荐可能感兴趣的新片或冷门佳作。平台还会定期更新推荐列表，覆盖最新上映、口碑爆棚的电影，满足不同观众的需求。
尽管草草影院在线观影具有诸多优点，但也需要注意以下几点：
1. 网络稳定性：观看电影时，网络环境是影响用户体验的重要因素。为了保证稳定的观看体验，建议用户选择信号良好的Wi-Fi网络进行观影，避免因网络问题导致延迟、卡顿等问题。
2. 视频缓存管理：部分影片可能存在较长的下载和播放时间，特别是在移动设备上，如果缓存不足，可能会出现长时间加载画面和无法正常播放的问题。在观看过程中，应适时关闭不必要的后台应用，释放系统内存和网络资源，以提高影片的流畅性。
3. 安全防护措施：网络环境中存在各种恶意软件和病毒，对用户的个人信息和观影体验构成威胁。用户在使用草草影院在线观影前，应开启杀毒软件，并定期检查和清理浏览器和应用程序中的插件，以保护自己的隐私和
证券之星消息，6月3日，戎美股份（301088）融资买入698.81万元，融资偿还1303.09万元，融资净卖出604.28万元，融资余额3462.41万元。
融券方面，当日无融券交易。
融资融券余额3462.41万元，较昨日下滑14.86%。
小知识
融资融券：融资余额增加反映市场做多情绪强化，融资余额减少反映市场观望情绪或者看空情绪强化；相应的，融券余额增加反映市场看空情绪增强，融券余额减少反映市场观望情绪增强或者看多情绪增强。需注意的是，由于融资融券的财务杠杆效应，融资融券对投资者来说也是一把双刃剑，好比放大镜一般，盈利情况下，利润会成倍增长，亏了也能把亏损放大很多。
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