「王中王」每日线上直播间：竞猜福利大放送！4777777神秘奖品等你来夺！，湖南“00后”小伙“朱雀玄武”将第三次参加高考：第一次只考了300多分，这次有信心考上本科看似无害的提问，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目前，美国国债期货市场呈现高度集中的市场格局，CME占据绝对主导地位。相关数据显示，CME处理了美国利率期货市场超过99%的交易量，其在国债期货领域几乎形成垄断。
"《王中王》每日线上直播间：竞猜福利大放送！神秘奖品等你来夺！”
在这个数字化、网络化的时代里，直播作为一种新的社交方式已深入人们的生活。特别是在互联网上，许多平台如淘宝、京东、抖音、快手等都推出了各种形式的直播活动，其中，“王中王”这一品牌以其独特的互动性和趣味性深受广大用户喜爱。今日，《王中王》官方就宣布其推出一场盛大的线上直播间，旨在通过竞猜福利大放送的形式，吸引广大网友参与互动，同时向神秘奖品发起抢夺。
在直播间内，“王中王”精心策划了一系列丰富多样的竞猜活动，涉及游戏、文化、科技等多个领域，包括但不限于以下几点：
1. 游戏挑战赛：从热门手机游戏《王者荣耀》到经典桌游《三国杀》，再到流行的动漫《海贼王》及电影《阿凡达》中的角色等，所有游戏都将作为竞猜的对象，观众可以通过观看游戏视频或分享游戏截图等方式参与竞猜。每位竞猜者都有机会赢得由官方提供的精美实物奖品，如最新的游戏手办、知名IP周边，甚至是限量版游戏主题道具。
2. 文化知识竞猜：以中国传统文化为基础，包括诗词歌赋、戏曲艺术、国学经典等等，每期节目将邀请一位有深度的知识专家或爱好者进行竞猜。参与者可以回答出节目中出现的关键问题，答对即可有机会获得相应的惊喜礼品，例如独家定制的书法作品、精美文具套装、限量版书签等。
3. 科技产品竞猜：不仅包括电子产品（如智能手机、平板电脑、笔记本电脑等）、家居用品、汽车配件等个人生活必需品，还包括科技创新领域的前沿成果（如量子计算机、人工智能、5G技术、可穿戴设备等）。每位竞猜者都可以竞猜自己感兴趣的技术产品，并有机会赢取实用性强的产品奖励，如高级电子产品体验券、智能音箱试用资格等。
4. 线下互动环节：除了在线竞猜外，直播间还会设置线下互动环节，如幸运抽奖、幸运观众见面会、主播现场体验等活动，让嘉宾与粉丝们面对面交流，增进彼此之间的了解和信任。获奖者不仅能获得实物奖品，还有机会亲身体验并分享他们的获奖喜悦，成为直播间内的焦点人物。
“王中王”每日线上直播间还将同步推出各类互动挑战任务，比如短视频创作、问答答题、绘画设计等，只要完成这些挑战任务，参与者就有机会解锁丰厚的积分，兑换更多惊喜奖品。整个直播间将以轻松活泼、寓教于乐的方式，为观众们营造一个集娱乐、学习、交流于一体的线上娱乐空间。
“王中王”每日线上直播间通过竞猜福利大放送的形式，吸引了大量关注该品牌的年轻用户。这不仅是一场直播活动，更是一次全民参与的互动盛宴，让大家可以在享受精彩内容的享受竞猜带来的乐趣和成就感。每一位热爱生活的观众，无论是游戏爱好者、文化爱好者还是科技爱好者，只要积极参与，都有可能成为直播间的一位幸运儿，赢得属于自己的神秘奖品，开启一段精彩的“王中王”之旅。让我们一起期待这场“王中王”每日线上直播间，共同见证这场神秘奖品的争夺盛宴！
极目新闻记者 刘孝斌
4日下午，湖南省郴州市桂阳县“00后”小伙“朱雀玄武”，从教育部门拿到了自己的高考准考证，准备参加2025年湖南省普通高校招生统一考试。
今年4月底，这位24岁的小伙因为申请改名为“周天紫薇大帝”而受到社会关注（）。原来，这位小伙出生时的名字为朱云飞，从2024年5月开始，已经先后改名为“朱雀玄武”“朱雀玄武敕令”。今年4月16日，“朱雀玄武敕令”登录湖南政务服务网申请改名为“周天紫薇大帝”，申请未予以通过。
“我现在的名字叫‘朱雀玄武’，身份证和准考证上均是这个名字。”6月4日下午，小伙“朱雀玄武”告诉极目新闻记者，他在2022年第一次参加高考，当时只考了300多分，没有合适的学校可以就读。2024年，他参加湖南高职单招考试，以460多分的成绩考上了一所大专，但是所学的大数据与会计专业需要很多数学知识，而他的数学成绩比较差，觉得自己不适合这个专业，入学一个多星期后就选择了退学。
“今年将是我第三次参加高考，准备考上一所本科院校。”对于今年的高考，小伙“朱雀玄武”表示，他一直在家里自学复习，感觉准备得不错，比较有信心。
“朱雀玄武”的父亲表示，家里人都支持儿子参加高考继续读书，希望他可以考上一所理想的学校。
（图片由受访者本人提供）
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