《暖暖悠悠：温暖的守护与期待》——探秘暖暖久久的魅力与故事，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多人感染沙门氏菌 美国超170万枚鸡蛋被召回本文将以“五一”假期为切入点，复盘民宿运营中的常见问题，分析短板成因，并提供专业建议，助你在五月乃至全年决战市场。民宿主们，醒醒！现在不补短板，下一波流量你还能抓得住吗？
世界上的每一个角落都有一个独特的存在，它们在平凡中隐藏着不平凡的故事和魅力。在这个被岁月打磨过的世界上，有一种特殊的存在，它以温暖、关爱、守护为内核，以其独特的魅力和故事，深深地打动了无数人心灵，这就是《暖暖悠悠：温暖的守护与期待》这部作品。
《暖暖悠悠：温暖的守护与期待》是一部由著名作家吴念真创作的温馨小说，讲述了小暖暖这个充满爱心的角色的成长历程。小暖暖是一位普通的幼儿园老师，她善良、勇敢、坚韧，在生活的磨砺下逐渐成长为一名充满爱意的守护者，用她的智慧和勇气守护着孩子们的幸福和成长。
小说以暖暖悠悠的视角，通过她的视角描绘出一幅幅生动的画面，展现了暖暖悠悠的人性光辉和社会责任。她用自己的行动诠释了什么是真正的关爱，什么是无私的奉献，什么是坚守和担当。暖暖悠悠不仅是一名老师，更是一位母亲、朋友，她用自己的一言一行影响和鼓励着孩子们，使他们明白了什么是爱的力量，什么是坚持的意义。
暖暖悠悠的故事充满了温暖和希望。她在孩子们遇到困难时伸出援手，帮助他们解决问题；在孩子们受到挫折时，给予他们支持和鼓励，让他们知道失败并不可怕，只要有信心和勇气，就一定能够找到前进的方向。她用自己的实际行动告诉孩子们，无论生活有多么艰难，只要有爱，就有希望，就能战胜一切困难。
《暖暖悠悠：温暖的守护与期待》还探讨了家庭和亲情的主题。暖暖悠悠的家庭是一个温馨而和睦的大家庭，父母的慈祥和爱护，让暖暖悠悠深深感受到了家的温暖。这种家庭关系的和谐和温暖，对小暖暖的成长产生了深远的影响，让她懂得了家的真正含义，也让她明白，无论是家庭还是社会，都离不开爱的支撑。
《暖暖悠悠：温暖的守护与期待》这部作品以其深邃的主题、动人的故事情节和深情的人物形象，成功地展现了温暖、关爱、守护等主题，以及人间百态和人性的美好。它让我们看到了人与人之间的真情实感，看到了人性的光辉和美好，也让我们更加深刻地理解了生命的真谛和人生的价值。
《暖暖悠悠：温暖的守护与期待》是一部深入人心的小说，它以温暖、关爱、守护为主题，讲述了一个普通幼儿园教师的温暖人生故事，揭示了人间百态和人性的美好，传递了一种积极向上的正能量。这部作品以其独特的魅力和故事，赢得了广大读者的喜爱，成为了人们心中的一部经典之作。在未来，我们有理由相信，《暖暖悠悠：温暖的守护与期待》将会继续以其独特的魅力和故事，给更多的人带来温暖和启示，激励他们在人生的道路上勇往直前，创造出更多的美好。
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
当地时间6月7日，美国疾病控制与预防中心（CDC）和美国食品药品监督管理局（FDA）正在调查一起涉及多州的沙门氏菌疫情，目前至少170万枚鸡蛋被召回。
此次召回涉及的鸡蛋在2月3日至5月15日期间分销至美国九个州，包括加州、内华达州、华盛顿州、亚利桑那州、内布拉斯加州、新墨西哥州、伊利诺伊州、印第安纳州和怀俄明州，销售渠道涵盖沃尔玛和Safeway等多家连锁超市。
据CDC通报，截至目前已有79人感染沙门氏菌，至少21人已入院治疗，暂无死亡病例报告。CDC警告称，疫情可能不限于目前已确认病例的州，实际感染人数或远高于报告数据。
目前，美国还在调查另一场由黄瓜引发的沙门氏菌疫情，该事件已导致18个州45人感染、16人住院。FDA表示对相关黄瓜产品的调查仍在进行中。（央视记者 刘旭）