国货精品——《久久久精品》探索品质与创新的完美交融：匠心打造，引人入胜的故事传奇新的见解与想法，是否会转变我们的观点？，重新定义的标准，难道我们不需要跟进吗？
《久久久精品：国货精品探秘品质与创新之韵》
《久久久精品》，这个源自中国的一线品牌，以其独特的品质和创新精神，在国内外消费者心中赢得了广泛的赞誉。其以匠心独具的精神打造，成功地将品质与创新融为一体，为人们带来了一场精彩绝伦的故事传奇。
我们从品质入手，探寻《久久久精品》的质量标准。该品牌的每一款产品，都严格遵循ISO 9001国际质量管理体系的要求，坚持精益求精、追求卓越的工作态度，确保每一件产品的制作过程都处于最高水平。从原材料的选择到生产过程的把控，再到成品的出厂检验，每一个环节都精心严谨，用尽了匠人的执着与专注，成就了《久久久精品》高质量的产品。
我们关注《久久久精品》的创新元素。作为一家充满活力的民族品牌，它始终紧跟时代步伐，积极拥抱科技变革，致力于推出具有创新性的产品。在设计上，《久久久精品》以其独特的视角和敏锐的触觉，巧妙融合了东方美学与现代设计理念，不仅保留了传统文化元素，更赋予了产品无与伦比的美感和时尚感。例如，品牌推出的高端家居系列，既保留了传统中式家具的特点，又融入了现代简约风格的设计理念，打造出富有内涵、实用且高雅的家居空间。
关于《久久久精品》的品牌故事，也是一部耐人寻味的传奇篇章。自品牌创立以来，凭借优质的产品质量和不断创新的服务，成功吸引了众多消费者的青睐。每一位消费者都能感受到《久久久精品》对产品质量和服务的不懈追求，以及对于品牌背后深厚文化底蕴的深深热爱。他们通过购买《久久久精品》，不仅是购买了一件商品，更是见证了这个品牌历经磨砺、不断进取的精神风貌，这无疑是对《久久久精品》高品质与创新价值的高度认可。
《久久久精品》以其高品质和创新精神，成功地实现了品质与创新的完美交融，展现了中国民族品牌强大的实力和魅力。它的成功并非偶然，而是源于其坚定的信念、精湛的技术和以人为本的核心价值观。在未来的发展中，《久久久精品》将继续坚守初心，弘扬工匠精神，继续引领行业潮流，创造出更多深受消费者喜爱的高质量国货精品，以满足人们对美好生活的向往，推动我国制造业走向更高的高度。这就是《久久久精品》的魅力所在，也是其成为国货精品代表的重要原因。让我们一起期待《久久久精品》的美好未来，见证一个充满创新精神与品质追求的百年品牌传奇。
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