「久享佳绩」揭秘：远博平台引领科技新潮流——雀7IIII2扣长久实测解析与策略探索，李在明提名金民锡任韩国总理：曾留学清华看似无害的提问，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问：二季度比一季度公司业绩会继续大幅增长吗？
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《「久享佳绩」揭秘：远博平台引领科技新潮流——雀7IIII2扣长久实测解析与策略探索》
自远博平台成立以来，其持续的技术革新和卓越的产品实力，早已赢得了广大用户的赞誉与信赖。近期，备受瞩目的雀7IIII2扣，以其创新的科技设计、优质的用户体验以及稳定可靠的性能表现，再次引发业界的广泛关注与深度探讨。
让我们从雀7IIII2扣的科技创新层面来理解其引领的科技新潮流。这款产品搭载了领先的第五代手机处理器——联发科天玑920芯片，它采用先进的7nm工艺制程，运算速度大幅提升，能实现更高效的数据处理和流畅的游戏体验。在游戏场景中，通过多核并行计算，该处理器能轻松应对各种复杂的游戏画面和高帧率要求，无论是大型角色扮演游戏还是竞技类手游，都能提供流畅无延迟的沉浸式游戏体验。
雀7IIII2扣还采用了最新的5G网络技术，支持5G SA/NSA双模连接，无论是在高速移动的环境中，还是在网络条件较差的情况下，都能够提供稳定的网络连接，保障了用户在游戏中的高清画质和低延时率。这不仅大大提升了游戏的娱乐性和互动性，也进一步推动了移动互联网和大数据时代的智能应用普及。
作为一款时尚且功能强大的移动设备，雀7IIII2扣配备了一块6.81英寸AMOLED屏幕，分辨率高达FHD+，色彩饱和度高，清晰度高，显示效果细腻生动。其屏幕配备了新一代屏幕指纹识别技术，只需轻轻一触就能快速解锁手机，提高了操作的便捷性和安全性。而且，该屏幕还支持HDR10+和Dolby Vision等高端显示技术，为用户呈现更加真实细腻的画面，视觉享受一流。
为了满足用户多元化的需求，雀7IIII2扣还内置了一颗前置2400万像素摄像头和后置5000万像素主摄和1300万像素超广角镜头，能够满足用户在日常使用和拍摄上的多种需求。特别是在夜景模式下，其丰富的光圈和大传感器组合，能让拍摄出的照片噪点小、亮度足，呈现出理想的暗部细节和亮部层次，让照片更具艺术感和专业品质。
总体来看，雀7IIII2扣凭借其前沿的科技配置、出色的人机交互体验、稳定的网络连接以及出色的影像表现，无疑引领了科技新潮流。作为远博平台的核心产品之一，其成功上市以来，以其优秀的性能表现和独特的魅力吸引了大批忠实用户，树立起了行业内的标杆。在未来，我们有理由期待雀7IIII2扣将继续以更优质的产品和服务，引领科技发展的潮流，为用户提供更为便捷、舒适、个性化的移动生活体验。
韩联社报道，韩国总统李在明4日在龙山总统府公布新内阁首批人选，民主党最高委员金民锡被提名为国务总理。
李在明介绍金民锡称，作为四届国会议员、现任民主党首席最高委员，金民锡具备对国家治理的深刻洞察力和政策执行力，兼具细致务实与整合政治能力，是带领国家克服危机、恢复民生经济的合适人选。
金民锡毕业于首尔大学社会系，获美国哈佛大学肯尼迪政治学院行政系硕士学位，并在中国清华大学法学院获得法学硕士学位（LL.M.）。他1991年步入政坛，1996年当选第15届国会议员后成功连任，2020年当选第21届国会议员之后连任两届。
韩国宪法规定，韩国总统兼任政府首脑，而总理名义上是内阁最高首长，实际上只是总统的助手。由于韩国没有副总统一职，所以当总统被弹劾之时，由总理代行总统的职务。
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