OMAK&MANTA&HAYA：探索神秘的奥秘与和谐共生的力量，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股票行情快报：美利信（301307）6月4日主力资金净卖出31.63万元声明说，现在是叙利亚人民团结起来，重建一个“包容、多元、和平且不受有害外部干预的新叙利亚的时刻”。欧盟在解除对叙经济制裁的同时，将继续保留针对阿萨德政权的制裁，保留基于安全考量的制裁，还将针对侵犯人权者和加剧叙利亚不稳定者实施额外的定向限制措施。
"OMAK&MANTA&HAYA：探索神秘奥秘与和谐共生的力量"——一篇关于宇宙探索与环保理念的深度探讨。这篇文章将探讨三个关键概念：奥秘、Manta和Haya，这三个主题以其深远的意义为读者打开一扇通向宇宙深邃之门，同时也揭示了和谐共生在当今地球面临的严峻挑战中所扮演的重要角色。
"奥秘"这一概念引人入胜。它不仅指自然界中的未知领域，更涵盖人类对生命起源、宇宙演化以及复杂自然现象的理解。在这篇文章中，我们通过详细解析奥秘的本质特征，如黑洞、暗物质等，并通过科学实证验证其存在性，逐步揭开宇宙的面纱。奥秘的探索有助于深化我们对自身存在的认知，激发我们去寻找超越物质层面的深层次含义，从而启发我们在和平共处与可持续发展道路上寻求新的可能。
"Manta"被誉为海洋生物中的奇迹，它们独特的形体结构和坚韧不拔的生命力，展现出了一种高度和谐共生的精神风貌。Manta不仅是生态环境中的重要成员，也是生态系统中的生态平衡维持者。这种和谐共生体现在Manta群体中，每个个体与环境之间的关系都恰到好处，彼此相依相存，形成了一幅生动的画面。这种共生模式启示我们，在面对环境问题时，不应仅仅关注单个物种的利益，而应充分考虑整个生态系统的完整性和动态平衡，以此来维护生态环境的健康和稳定。
“Haya”指的是生命的本质，它的力量源自于无尽的爱和关怀。无论是在自然界的奥秘中，还是在人类社会的纷争中，Haya的存在都是不可或缺的润滑剂。它以无私奉献的姿态，引导人们关注他人的需求，关爱弱势群体，从而创造一个和谐共生的社会环境。在这个过程中，Haya的影响力体现在教育、慈善、互助等方面，为人类社会的发展注入了深厚的人文关怀，传递出对和谐共生的深刻理解和实践。
"OMAK&MANTA&HAYA：探索神秘奥秘与和谐共生的力量"是一篇从不同角度诠释宇宙奥秘、Manta精神及Haya价值的文章。通过对这些概念的深入剖析，作者旨在倡导一种尊重自然、保护环境、以人为本的和谐共生观念，鼓励大家用智慧去发现并推动世界的美好未来。这种探求真理与追求和谐共生的力量，既是科技进步的动力源泉，也对人类社会的长远发展有着深远的影响。在现代社会，这股力量同样值得我们每一个人去珍视和实践，共同构建一个更加美好的和谐家园。
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
证券之星消息，截至2025年6月4日收盘，美利信(301307)报收于24.73元，上涨1.19%，换手率3.69%，成交量4.02万手，成交额9870.34万元。
6月4日的资金流向数据方面，主力资金净流出31.63万元，占总成交额0.32%，游资资金净流入85.22万元，占总成交额0.86%，散户资金净流出53.59万元，占总成交额0.54%。
近5日资金流向一览见下表：
近5日融资融券数据一览见下表：
该股主要指标及行业内排名如下：
美利信2025年一季报显示，公司主营收入8.81亿元，同比上升14.39%；归母净利润-6010.95万元，同比下降1076.12%；扣非净利润-6387.1万元，同比下降2393.56%；负债率57.71%，投资收益-47.39万元，财务费用900.6万元，毛利率7.62%。美利信（301307）主营业务：通信领域和汽车领域铝合金精密压铸件的研发、生产和销售。
该股最近90天内共有1家机构给出评级，买入评级1家。
资金流向名词解释：指通过价格变化反推资金流向。股价处于上升状态时主动性买单形成的成交额是推动股价上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入，股价处于下跌状态时主动性卖单产生的的成交额是推动股价下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出。当天两者的差额即是当天两种力量相抵之后剩下的推动股价上升的净力。通过逐笔交易单成交金额计算主力资金流向、游资资金流向和散户资金流向。
注：主力资金为特大单成交，游资为大单成交，散户为中小单成交