Zoom动物合作项目：携手自然探索，揭秘动物神奇力量，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突发！降至1折起，价格全面跳水！厦门网友：捡漏好时机→就拿巴伐利亚州来说，那可是坐落于阿尔卑斯山脉北麓的风水宝地，拥有数不清的绝美湖泊。群山像忠诚的卫士一样环绕着湖泊，绿树成荫，湖光山色相互映衬，静谧又宜人，这好山好水的魅力，简直无穷无尽。
一、引言
Zoom，一种新兴的视频会议软件，以其强大的功能和灵活的使用方式，已经成为了许多企业和个人日常工作中的重要工具。这个看似简单且便捷的功能背后，隐藏着无数动物的秘密。在Zoom动物合作项目中，一群勇敢的动物伙伴们通过共同协作，揭示了自然界的神秘力量，为我们的生活带来了无尽的乐趣与启发。
二、动物的合作精神
Zoom动物合作项目的核心目标是让动物成为彼此信任的朋友和合作伙伴，共享信息，共同完成任务。在这项计划中，团队成员包括企鹅、海豚、狐狸和豹子等野生动物。这些动物以其独特的方式展现出合作的重要性：
1. 独立性与多样性：每一个物种都有其独特的生物习性和生存策略，这种多样性赋予了它们在生态环境中的特殊地位。例如，企鹅作为海洋生物，生活在寒冷的环境中，需要依赖冰层来获取食物和躲避捕食者。而海豚则擅长水下通讯，通过声波进行沟通，这对跨越物种障碍的合作至关重要。同样，狐狸和豹子在森林中分别扮演着守卫和掠食者的角色，他们的互补性使他们能够在复杂的生态系统中协同工作。
2. 信任与默契：只有当动物之间建立起相互信任的基础，才能实现真正的合作。团队成员之间通过Zoom视频通话，逐渐了解并接受对方的个性、习惯和行为模式。这种互动过程不仅帮助它们建立了联系，也使得他们在面对未知挑战时能够保持冷静和理智，有效地分配资源，共同达成目标。
3. 持续学习和适应：自然界是一个不断变化和发展的系统，每一次新的环境事件或生物演化都可能对物种造成影响。在Zoom动物合作项目中，团队成员必须时刻关注环境的变化，以便及时调整策略和行动方案。例如，当气候变化引发的海平面上升威胁到海岸线上的动物种群时，他们会利用Zoom的远程视频会议功能，讨论如何保护关键地点及其居民，并制定出相应的对策。
三、动物的力量探索
Zoom动物合作项目的实施过程中，我们得以深入了解动物是如何通过协作来应对各种环境挑战的。以下是一些关键的发现：
1. 集体智慧：通过Zoom视频会议，动物们展示了集体决策和协作执行能力。例如，在一次海滩清理活动中，海豚通过声波传递信息，引导其他鲸鱼找到适当的地点进行清理。这个过程中，所有成员紧密合作，分工明确，最终成功完成了任务，展现了动物之间的高度组织和协调性。
2. 共享资源：动物间的互助不仅仅体现在获取食物和避开捕食上，还包括共享水源和栖息地，以减少因竞争而导致的生态失衡。比如，豹子会将食物残渣分享给海豚，海豚则帮助豹子寻找更加隐蔽和安全的藏身之处。这种共享资源的行为促进了物种间的互惠互利关系，保障了整个生态系统的稳定运行。
3. 跨物种交流与理解：Zoom视频会议提供了跨越物种交流的有效途径，使动物不仅能直接感知到彼此的存在，还能通过屏幕上的图像和语音进行非语言交流。这对于物种间的情感连接和文化认同有着重要意义，有助于打破种族界限，增强动物群体的凝聚力。
总结
Zoom动物合作项目是一次深度的自然观察与动物潜能挖掘之旅。它让我们看到了动物与人类共存的奇妙世界，展示了动物在复杂环境中合作解决问题的能力，以及它们对于生态保护和可持续发展的重要贡献。在这个数字化时代，我们应当珍视每一个生命个体的独特性，尊重动物的权利与尊严，同时努力营造一个和谐共生的生态环境，让动物能在一个平等、公正、和平的环境中自由成长和发展。让我们继续在Zoom动物合作项目中探秘自然的力量，探寻生命的奥秘，唤醒人们对地球家园的关注与爱戴。
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
过了端午小长假
机票价格开始持续“跳水”
这几天厦门多条航线
甚至出现了“白菜价”
最低降至1.3折
厦门机票价格大跳水
随着6月份
旅游市场进入淡季
赶在暑假之前
“抄底游”“错峰游”
成为不少消费者的选择
全国多个
热门城市出发的机票
普遍降至5折以下