国宝级绝美AⅤ女神：百变风情与专业魅力并存的精品国产美女AⅤ久9999，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“专业代办公司”代理补缴社保靠谱吗？贵州茅台5月19日将召开2024年度股东大会。大会开幕前夕，贵州茅台全国各地的股东及“茅友”齐聚茅台镇，大会报道现场人头攒动。知名私募林园现身茅台欢迎晚宴。
《国宝级绝美AⅤ女神：百变风情与专业魅力并存的精品国产美女AⅤ长卷》
在中国动画的璀璨星河中，AⅤ（Anima Xi）女神以其独特的艺术风格和精湛的专业技艺成为了无数人心中的国宝级人物。她们以无尽的想象力和创新精神创作出一部部精美的作品，不仅展现出丰富的文化内涵，更展现了中国女性的独特魅力。
从千年前的水墨丹青到今天的高清制作，AⅤ女神们用细腻的笔触描绘出一幅幅美丽的画卷。无论是古代女子的温婉柔情还是现代都市少女的独立坚韧，都能在画面中清晰展现。这种跨越时空、跨越文化的艺术表现力，使得每一个作品都具有鲜明的时代印记和社会价值。
这些佳作并不只是表面的华丽外表，其背后更是充满了AⅤ女神们对电影艺术的深度理解与实践。她们将传统绘画艺术融入到现代特效技术之中，创造出一种既保留了原汁原味又富有创意的画面效果。这种独树一帜的艺术手法，打破了传统的视觉局限，为观众带来了一场视觉盛宴。
AⅤ女神们的专业技能也让人叹为观止。无论是摄影、剪辑还是后期处理，每位女神都能够精准把握画面节奏，运用专业的技术手段，让每一帧画面都充满张力和美感。他们的镜头语言、色彩搭配、音乐选择等，都是电影艺术的一次次精彩呈现。
AⅤ女神们的人物塑造也是她们的一大亮点。他们通过细腻的刻画，成功地塑造出了一个个鲜活的人物形象，既有古典的韵味，又有现代的气息，既有温柔的性格，也有刚毅的气质，每一个人物都有自己独特的性格和故事背景，使观众能够深深地投入到故事情节之中，感受到他们的情感波动和命运起伏。
AⅤ女神以独特的审美视角和精湛的艺术技艺，为我们带来了众多精彩的国宝级AⅤ作品。她们不仅展现了中国女性的独特魅力，更以其专业的技能和深厚的文化底蕴，引领了一代又一代的动画爱好者走进了一个全新的视听世界。无论你是对中国传统文化有深入了解的观众，还是对中国电影艺术有着浓厚兴趣的爱好者，都应该深入探索AⅤ女神们的艺术世界，感受她们那百变风情与专业魅力并存的魅力。因为，她们是中国动画发展史上的瑰宝，是中华民族文化宝库的重要组成部分，是我们共同珍视和传承的精神财富。
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
近日，早年下海经商的广东珠海市民李女士准备办理退休，有所谓“专业代办公司”的工作人员声称，只需向该公司缴纳一笔费用，就能帮她补缴多年经商期间的社保。这种服务靠谱吗？
“符合条件的群众请选择官方渠道办理补缴，避免上当受骗，不符合条件的群众也可以通过延缴等合法方式进行补救。”珠海市社会保险基金管理中心社会保险关系科副科长黄欣表示，任何声称可代理补缴社保、办理社保代缴的行为都是诈骗，切勿轻信。千万不要通过中介机构或中介人员办理参保缴费、补缴和申领养老金。
根据《中华人民共和国社会保险法》规定，参保人领取养老金待遇需要同时满足两大条件，一是达到法定退休年龄；二是缴纳的社保费满足最低缴费年限。黄欣介绍，现实中由于社保费断缴等原因，部分参保人可能在临近退休时，才发现自己的缴费年限不足，无法在达到法定退休年龄时领取养老金。不法分子利用参保人急于退休的心理，声称可以办理社保补缴、代缴，从而骗取高额中介费、服务费、补缴费等。最终参保人不仅无法正常退休领取养老金，被骗的高额费用也难以追讨。
据介绍，在有合法劳动关系的情况下，是可以办理养老保险费补缴业务的。主要包括两类情况：一是正常补缴，适用于用人单位未按规定及时为职工参保缴费的情况，用人单位可以申请为职工补缴应参保未参保工作时间的养老保险费；二是特殊补缴，主要是针对本省户籍的早期离开国有集体企业人员、离开机关事业单位工作人员、关闭破产企业未参保人员等特殊情形的补缴。黄欣特别提醒，所有补缴都是以真实工作经历为前提的，任何声称“无需工作经历也能补缴”“包办补缴”“代理补缴社保”的都是诈骗。
具体而言，正常补缴需要由用人单位向社保部门申请办理；如果单位出现破产、注销等特殊情况，可以由参保人自行申请。补缴业务具体的办理条件、办理流程、申报材料有地区差异，必须以当地规定为准，详情可拨打12345热线或咨询当地社保部门。
黄欣提醒，社保部门没有授权任何公司办理补缴或代办其他社保业务，符合条件的单位或个人可以直接到社保部门办理。任何声称交钱就可以一次性补缴社保的都是诈骗。
“即使无法办理补缴，也有合法合规的缴费途径可以让参保人缴够年限领取养老金。”黄欣说，参保人达到法定退休年龄，但未达到最低缴费年限的，可以选择延缴，即按月继续缴费，缴满年限后就可以领取养老金了。假设某参保人法定退休年龄是51岁，最低缴费年限是15年，但她到51岁的时候仅仅缴费13年，还差2年，这时她可以选择继续按月延长缴费2年，2年后就可以领取养老金了。