探寻神秘污口：深度解读与防范之道——守护清洁水源的守护者，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“不用理，挂掉！”电台主持人替听众维权遭政府工作人员嬉笑回怼，官方通报这场融合“舌尖盛宴”与“科技魅力”的盛会，标志着合肥市长丰县正以美食为媒、以文旅为桥，加速构建“乡村旅游+美食+产业”的多元发展格局。在前两届“江淮美食 长丰味道”活动基础上，本届活动还积极探索“美食+科技”的创新模式。活动现场，比亚迪仰望U9的遥控舞蹈表演惊艳亮相，将新能源汽车的“黑科技”与长丰美食的烟火气巧妙融合，吸引数千市民游客共赴这场“皖美休闲”之约。
以“探寻神秘污口：深度解读与防范之道——守护清洁水源的守护者”为标题，本文将从探索神秘污口的形成机制、深入探讨其可能存在的隐患及其预防措施、以及守护清洁水源守护者的角色和责任四个方面展开深入剖析，旨在揭示如何在守护清洁水源的道路上，既能揭示谜团，又能保护人类生命线。
神秘污口的存在是由于各种自然环境因素导致的复杂化学反应。如地壳深处矿物质富集形成的地下水，经过长时间的渗透和蒸发，可能会溶解一些难以察觉的有机物或无机物，形成一种特殊的环境物质——“地下污染”。这些物质不仅影响地下水的质量，还可能引发水体富营养化，破坏土壤结构，对生物多样性构成威胁。例如，在某些地区的河湖中，由于污染物积累，会导致藻类大量繁殖，形成“赤潮”，影响鱼类和其他生物的生活；又如，在城市下水道中，污水中的有机物和重金属等污染物会滋生厌氧菌，产生难闻气味和有毒有害气体，对人体健康造成潜在危害。
如何有效防止神秘污口的发生呢？加强地下水环境保护监管，通过严格的水质监测、地下水质量评估和预警系统，及时发现并处理地下污染问题。推广环保技术，如微生物净化技术、离子交换技术等，可以有效地去除地下水中的有机物、无机物等污染物，并促进水资源的良性循环。鼓励公众参与地下水保护行动，倡导绿色生活理念，减少对地下水资源的过度开采和利用，保护好我们的宝贵水源。
作为守护清洁水源的守护者，我们不仅要关注深埋地下、无法直接接触的污染源，更要关注城市排水系统的运行状态，通过科学规划和管理，确保排水系统的高效运行，避免污水未经处理就流入河流湖泊，影响水资源的正常使用。强化水质教育，提高公众的环保意识，让他们明白，保护水资源不仅是政府的责任，也是每个公民应尽的社会义务和法律责任。
“探寻神秘污口：深度解读与防范之道——守护清洁水源的守护者”是一篇全方位、多角度的探究文章，它详细描绘了神秘污口产生的机制、其可能的危害及预防措施，同时也强调了守护清洁水源守护者的职责和使命。通过对这一话题的深入研究，我们将共同致力于创造一个洁净、安全、可持续的饮用水环境，保护人类的生命线和生态环境。让我们携手共进，守护好我们的地球家园，让每一个人都能享受到清洁、健康的饮水之源。
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
广东省湛江市坡头区人民政府办公室6月7日发布情况通报：
近日，我办工作人员在接听《广东民声热线》直播来电时不当回应引发社会关注。对此，我办高度重视，派驻纪检监察组已对此事开展调查，对两位涉事人员予以停职检查处理。同时，举一反三，引以为戒，在全区开展机关作风自查自纠，切实加强干部队伍作风建设。
再次感谢媒体及广大网友的监督。
据上游新闻报道，6月6日，广东广播电视台《广东民声热线》官方账号发布了一条节目视频，视频中，电台听众袁先生向主持人投诉，称当地政府欠他134万工程款2年不还。然而，当主持人打电话到湛江市坡头区政府办公室反映这件事情时，电话那头传来嬉笑声，一工作人员指示接电话的工作人员“不用理，挂掉！”
此事引发网友热议，有网友表示，“‘不用理，挂掉’好大的官威啊。”“那个在后面叫‘不用理，挂掉’的人应该被追责。”还有网友表示，“蹲个后续，希望投诉人能要回欠款。”
▲视频截图
来源 坡头发布 上游新闻