久享无尽魅力：揭秘【久久久久久久久久免费】的超值福利与无限可能！，王毅会见美国新任驻华大使庞德伟看似无害的提问，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冰冰详细介绍了如何绑定医保家庭共济账户。她表示，只需要打开支付宝，搜索“电子医保”，然后点击“绑定家人”，输入家人的身份信息即可。绑定成功后，系统就会记录共济关系，付款时会优先扣除就诊人自己的医保余额，不够的部分再从组建人那里扣除。之后，在支付宝上就可以直接查看家人的就诊记录和支付情况。
今天，我们要向大家揭示一款备受好评的网络游戏——《久久久久久久久久免费》。这款以独特创意和丰富玩法著称的游戏，以其独特的魅力和丰富的福利系统，为玩家提供了无穷无尽的游戏体验和无限的可能性。
让我们看看《久久久久久久久久免费》的核心竞争力所在。这款游戏采用了一种全新的玩法模式——“久久久久九连抽”，这是玩家在游戏中获得各种稀有物品、装备、技能等资源的主要方式。每个关卡中，玩家需要通过连续抽取的方式获取这些道具，并在后续的战斗中运用它们来提升自己的战斗力。这种随机性使得每次抽到的物品都有不同的属性和效果，增加了游戏的挑战性和趣味性，也让玩家在获得奖励的也能不断地学习和成长。
《久久久久久久久久免费》还拥有众多丰富的福利系统。其中包括但不限于每日登录奖励、VIP特权、特殊任务奖励、节日活动奖励等等，这些都是为了鼓励玩家持续玩下去，提升游戏活跃度和留存率而设立的。每日登录奖励简单易懂，只需要花费几分钟就可以领取丰厚的经验和金币；VIP特权则包含了额外的福利特权，包括VIP等级解锁、专属称号、豪华商城优惠券等等，让玩家能够在玩游戏的过程中享受到更多的便利和乐趣；特殊任务奖励则涵盖了各种有趣的挑战任务，例如寻找隐藏的宝藏、击败强大的敌人、完成特定的剧情任务等，这些任务不仅能帮助玩家积累经验和装备，还能让他们在挑战自我的过程中收获成就感和满足感；节日活动奖励则是游戏中的一道亮丽风景线，各种精心策划的主题活动和丰厚的奖品等待着玩家参与，无论是参加庆典还是竞技比赛，都能让你在游戏中度过一个愉快的节日假期。
《久久久久久久久久免费》还注重玩家的互动体验。在游戏中，玩家可以与其他玩家组队一起闯荡副本、进行竞技对战，甚至可以参与公会活动，结交志同道合的朋友，共享游戏的乐趣。游戏还设有社交功能，如排行榜、好友系统、公会聊天室等，让用户可以在游戏之外，与全球的玩家交流心得、分享经验，增加游戏的社交性和粘性。
《久久久久久久久久免费》凭借其独特的玩法模式、丰富的福利系统、精彩的角色扮演和多元化的互动体验，成功地吸引了大量玩家的喜爱。在这里，玩家不仅可以享受到无尽的刺激和挑战，还可以在游戏中不断提升自己的实力，畅享无限的欢乐和可能性。无论你是热爱冒险、喜欢挑战的勇士，还是热衷于社交的玩家，或是寻求休闲娱乐的休闲者，都可以在《久久久久久久久久免费》中找到属于你的那一份久享无尽的魅力和无限可能。让我们一起在这个充满奇幻色彩的世界里，探索每一个角落，发现每一个惊喜，享受每一次游戏。
中新社北京6月3日电 中共中央政治局委员、外交部长王毅6月3日在北京会见美国新任驻华大使庞德伟。
王毅欢迎庞德伟履新，希望他做中美之间可信的沟通者、分歧的调解者、合作的促进者，为推动中美关系健康稳定可持续发展发挥积极作用。王毅说，当前中美关系处在重要关键节点。回顾中美建交近半个世纪的风雨历程，最重要的启示是，平等尊重是双方交往前提，对话合作是唯一正确选择。
王毅强调，日内瓦经贸会谈后，中方认真严格落实双方共识。但令人遗憾的是，美方近日以莫须有理由，接连出台一系列消极举措，损害中方正当权益，中方对此坚决反对。美方应相向而行，切实落实两国元首今年1月通话达成的重要共识，为中美关系重返正轨创造必要条件。
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