揭秘Gujiajia：全球知名电商平台的电子邮件地址演变及背后的故事，原创 今年夏天，又火了一种穿搭叫“薄+薄”，40+女生穿上又美、又迷人！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本届白玉兰入围名单中，《我的阿勒泰》共入围最佳中国电视剧、最佳导演、最佳女主角、最佳编剧（改编）、最佳摄影、最佳美术六个单项奖，能否书写治愈剧获奖新纪录，值得期待。
根据公开资料和学者的研究分析，我们来揭秘全球知名电商平台Gujiajia的电子邮件地址演变及其背后的故事。
Gujiajia是一家中国知名的在线购物平台，凭借其丰富的商品种类、便捷的支付方式以及创新的营销策略，吸引了众多消费者的青睐。这个电商平台自成立以来，一直致力于为消费者提供一个舒适、安全、高效的购物环境。要深入了解Gujiajia是如何构建和维护这样一个电子邮件地址体系的，以及这些电子邮件地址背后所蕴含的历史信息和商业智慧，就必须对其电子邮件地址演变过程进行深入研究。
我们来看Gujiajia的官方网站域名"Gujia.com"。在这个域名中，我们不难发现Gujiajia使用了“-com”的后缀，这是一个常见的电子商务网站注册模式，代表着该域名是由一家公司或组织注册的。在早期阶段，Gujiajia可能并没有独立的企业实体，而是由多个子公司或者部门共同运营。随着业务规模不断扩大，Gujiajia逐渐发展成一家以电子商务为主要业务形态的公司，因此注册了一个完整的域名。
让我们探讨Gujiajia电子邮件地址的演变历程。据历史记载，Gujiajia最初建立的主要邮箱系统是“Gujiaji.com.cn”，这是一套基于Internet邮件系统的电子邮箱服务。1996年，Gujiajia开始研发自己的SMTP服务器，这也是电子邮件协议的基础，它使Gujiajia能够发送和接收电子邮件。在此基础上，Gujiajia进一步推出了邮件客户端软件，即“Gujiaji Mail”。
随着移动互联网的发展，智能手机和即时通讯工具的普及，Gujiajia意识到邮件地址的重要性，并于2013年开始全面推广使用电子邮件地址作为主要联系方式。当时，Gujiajia开始推出电子邮件账户，用户可以通过注册和登录官方网站，通过Gujiaji Mail等第三方邮件应用进行收发邮件。在这一过程中，Gujiajia采用了多种技术手段，如SMTP服务器的升级、电子邮件客户端软件的优化、电子邮件地址的标准化管理等，从而实现了电子邮件地址的广泛普及和稳定使用。
从Gujiajia的电子邮件地址演变可以看出，其电子商务业务的发展对电子邮件地址的应用和发展起到了推动作用。Gujiajia需要通过创建统一、规范的电子邮件地址体系，确保邮件在不同网络环境中能够顺利传输。Gujiajia注重用户体验，通过邮件客户端软件的优化和用户的反馈，不断改进和完善电子邮件功能，满足消费者的需求和期望。再次，Gujiajia通过邮件地址的标准化管理，提高电子邮件的传递效率和服务质量，降低了用户在使用过程中遇到的问题和困扰。
Gujiajia的电子邮件地址演变是一个复杂而严谨的过程，涉及到了域名注册、服务器设计、客户端软件开发、电子邮件地址管理和标准制定等多个方面。这个过程不仅反映了Gujiajia的企业文化和经营理念，也体现了电子商务领域对电子邮件地址需求的深刻理解和应对能力。在全球化的背景下，Gujiajia将继续坚守专业精神，不断提升服务质量，引领电商行业迈向更加高效、便捷的新篇章。
姐妹们，你们是不是一到夏天穿衣服就头疼？穿厚的吧，热得要命，稍微动一动就浑身冒汗；
叠穿那些不透气的单品，不仅显胖，还把整个人搞得又闷又肿，跟夏天的清爽感完全不搭边。
穿厚衣服出门，没走几步就汗流浃背，衣服全贴在身上，又难受又容易有汗味。
要是普通叠穿，里三层外三层的，不仅行动不方便，看起来还胖了好几斤，整个人没精打采的，一点都没有夏天该有的轻盈和活力，跟街头的时尚氛围差得老远了。
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