专家解读：大学生性教育中不可忽视的生理知识，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这个“夏季限定食材”入菜绝了，可惜很多人都扔掉了！位列第三的银锤太保裴元庆，以一对三百斤银锤接李元霸三锤而名震天下。这位哪吒转世的少年英雄，在庆坠山战役中误中火雷阵，其陨落方式恰似其性格写照——刚猛无畏却难防暗算。
在当代大学生群体中，性教育的重要性日益凸显。生理知识作为性教育的基础，是保证学生正确理解和处理性健康问题的关键。专家解读指出，大学生的性教育不应简单地将生理知识归结为性器官的认知和生理构造，而是需涵盖更广泛的生理层面，包括生殖系统、生殖器官功能、性腺功能、月经周期、避孕方法等方面的基本知识。
大学阶段正是身体发育和生理机能逐渐完善的重要时期，学生的生殖系统正逐步适应性的变化，如生殖系统的发育、成熟、功能等。了解这些生理变化有助于培养学生的自我意识，明确自身存在的性和角色，避免陷入不恰当的性行为或性别刻板印象的影响。对于青春期的学生来说，了解并掌握青春期生理特征和生理反应尤为重要，以便及时发现可能存在的性征异常或不适，并在心理上做好准备，接受和管理可能出现的问题。
生殖器官功能也是性教育的重要内容。这一部分主要包括男女生殖器官的结构与功能，以及正常性生活和性行为的协调性要求。例如，男性睾丸分泌雄激素影响勃起和射精过程，女性卵巢负责产生卵子并参与受孕，精子在阴道内与卵子相遇并结合形成受精卵，通过输卵管进入子宫并着床发育成为胚胎。让学生认识到这些器官的功能及其相互作用，可以帮助他们明白男女间的性别差异并理解性行为的自然规律，提高他们在情感关系中的自尊心和安全感。
性腺功能是女性性教育的重点领域，主要包括卵巢功能、子宫功能和阴道解剖学。其中，卵巢是女性主要的生殖器官，其主要功能是分泌雌激素和孕激素，维持女性体形、生理状况和内分泌平衡。子宫则是孕育胎儿的主要场所，它对胚胎的生长发育至关重要，同时也影响着分娩的方式和孩子的性别。而阴道作为性行为的通道，其大小、形状及通畅程度直接影响了性生活的质量和安全性。
生理知识的学习不能仅限于课本内容，也需要结合实际案例进行讲解，以增强学生的亲身体验和理解能力。比如，教授有关性高潮、阴茎勃起时间、女性性高潮等生理现象的具体表现和调节方式，让学生清楚地认识这些生理现象背后的心理机制和生理发展轨迹。
在大学生性教育中，生理知识的全面普及和深入探讨，既是提升其性健康素养的重要途径，也是引导他们建立健康、科学、正确的性观念，防止性无知和社会偏见的必要手段。只有充分理解和应用这些生理知识，才能使大学生在追求个人幸福的也能实现身心健康的全面发展。
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
南瓜几乎人人都吃过，但如果说到南瓜花，吃过的人可能就不多了。
最近，正值南瓜花上市的季节。很多广西网友都在网上纷纷晒出南瓜花做的美食，并表示南瓜花是广西的季节限定，不少没吃过的网友表示不可思议。
图源：某社交平台
那南瓜花到底好不好吃？营养相比南瓜又如何呢？今天我们就来聊聊这个稀奇又神奇的“夏季限定食材”！
南瓜花 VS 南瓜
营养并不逊色
南瓜花，是葫芦科植物南瓜的花，开起来很好看，花瓣薄且柔软，颜色鲜艳，嫩黄的外观格外耀眼，看起来就透着一股清凉，让人心旷神怡。它是少见的既可观赏又可食用的花卉，每年 5 月~7 月是南瓜花上市的季节。
很多人觉得南瓜花只是观赏起来好看而已，其实它当做蔬菜端上餐桌食用营养也不错。