万万同学惊魂未定！白袜侮辱踩踏事件引发广泛关注：VK现象调查与责任追责，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民航涉外法治研讨会举办 学者建言开创民航涉外法治工作新局面“协议和最佳实践”指的是为实现人工智能研发积极成果而制定的程序化声明。此类共享协议的制定可能是政府间协调的适宜领域，因其技术性较低。
标题：白袜辱踩事件震惊万万同学！VK现象调查及责任追究引关注
今日，在美国职业棒球大联盟（MLB）的一场激烈对决中，一场看似平常的白袜队对垒被疑似有辱他人的行为所激怒。据《纽约时报》报道，当两队球员在常规赛结束后进行了一场热烈的比赛庆祝时，一只白袜队队员突然从观众席走向球场中心，并对一名黑人小球员进行了侮辱性踩踏。这一事件迅速引发了全球范围内的强烈关注和舆论热议。
据报道，事发当天，现场球迷目睹了这场争议性场面，多名粉丝在抗议过程中情绪激动，向裁判、球员和其他工作人员发出了强烈的抗议之声。随后，当地警方介入调查，确认了这是一起针对黑人球员的侮辱性暴力事件。
MLB立即启动了调查程序，对涉及的球员、教练、裁判等相关人员进行了严厉的处罚。其中，一名白袜队选手被停赛一场，并面临巨额罚款；一位前MLB官员也被控参与了一起种族歧视案件，目前正接受司法审查。该队也因为违反了联盟的反种族歧视政策，遭到联盟的一致谴责，并在后续比赛中受到了额外的处罚。
此次事件引发了关于MLB的多个议题的讨论，包括其对于运动员权益保护、球队文化及反种族歧视措施等方面的反思和改进。一些体育媒体和专家呼吁，MLB应加强对球员行为的管理和监督，确保所有的活动都遵循公平竞争的原则，同时也需要提高公众对于种族不平等问题的认识，促进多元文化的理解和包容。
总之，随着这一事件的曝光和深入调查，整个美职篮行业都在深刻反思和探讨如何以更积极的方式应对种族主义问题，以维护体育竞技的公正性和尊重性，以及推动社会的进步与发展。这场事件不仅凸显了体育领域内部的矛盾和冲突，也警示着我们每个人在日常生活中应具备更加全面和深入的种族意识和社会责任感。
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
北京6月8日电 (记者 张素)“在百年未有之大变局下，国际航空运输市场面临着贸易保护主义、地缘政治冲突、科技创新变革等挑战和机遇，这要求民航工作者提高运用法治思维和法治方式应对国际民航发展挑战的意识和能力。”中国政法大学副校长于飞近日在北京说。
6月6日至7日，“2025年民航涉外法治研讨会暨第五届国际航空航天法治论坛”举办。会上，于飞分享了中国政法大学在航空法人才培养方面取得的成绩，并提出下一步建议，鼓励与会者继续参与民航法治建设，不断开创民航涉外法治工作新局面。
6月6日至7日，“2025年民航涉外法治研讨会暨第五届国际航空航天法治论坛”在北京举办。中国政法大学
“2025年民航涉外法治研讨会暨第五届国际航空航天法治论坛”由中国政法大学与中国民用航空局国际合作服务中心共同主办，中国政法大学国际法学院/涉外法治学院承办。
中国民用航空局政策法规司副司长吉大鹏出席开幕式并致辞，对中国民航涉外法治建设提出了四点建议：坚持立法先行、坚持实践导向、坚持交流互鉴、坚持能力提升。他勉励与会者为民航涉外法治建设贡献智慧与力量。
会上，中国法学会航空法学研究会会长郭俊秀、中国航空运输协会总法律顾问马正、武汉大学教授黄解放、中国政法大学国际法学院/涉外法治学院教授朱子勤分别发表演讲。
郭俊秀在演讲中分析了民用航空国际市场格局和旅客结构的变化，阐述了航空公司在实践中面对的法律风险。他强调，民用航空产业应从反外国制裁、旅客信息保护、反垄断合规等方面加强法律储备，培养法律人才队伍。
马正在演讲中介绍了《统一国际航空运输某些规则的公约》(下称《蒙特利尔公约》)诞生的历史背景，梳理了其在旅客运输责任、延误责任、管辖权等方面对中国民航法治建设的深刻影响。他表示，中国作为全球民航业的重要参与者，应积极参与国际航空运输规则的制定和修订过程，同时以《蒙特利尔公约》为重要参照，不断完善民航法律体系，为中国从民航大国迈向民航强国提供坚实的法律保障。
“我国未来参与国际航空立法工作、争取国际话语权的关键在于人才。”黄解放在演讲中提出应当坚持以德为先的原则，培养政治立场坚定、专业素质过硬、通晓国际规则、精通涉外法律事务的涉外法治人才。
朱子勤在演讲中探讨了《蒙特利尔公约》的优先适用规则，分析了民用航空法修订草案在国际运输的界定、运输凭证、承运人责任保险等方面对《蒙特利尔公约》的借鉴与本土化。她表示，修订草案在条款中直接规定适用中国参加的相关国际公约，这种表述是国内立法的创新规定，值得肯定。
本次论坛还设置5个专题单元，多位专家学者围绕“1999年《蒙特利尔公约》的机遇和挑战”“1999年《蒙特利尔公约》法律实践”“民航多元化争端解决机制”等专题展开研讨。(完)