姦呦13-14岁青少年的身心健康：探析与指导，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原创 50岁林志玲走机场太任性！穿抹胸碎花长裙身材火辣太抢镜，不愧是宅男女神天气一下热起来了，出门步伐都不自觉地加快起来。
当下的青少年正处于人生的黄金阶段——13-14岁。这个时期对于他们的身心健康具有特殊的重要性，因为在这个阶段，他们正在经历身体、心理和社会发展的关键期。以下是对这一年龄段青少年身心健康的探究和指导。
从生理角度来看，青春期的身体发育是青少年成长的重要标志之一。在这个阶段，他们的身高和体重增长迅速，肌肉力量增强，骨骼密度提高。生殖系统也开始成熟，性激素开始分泌并影响个体的外貌和行为特征。与此身体的快速变化也可能导致青少年出现一些生理不适，如月经初潮、生长疼痛、失眠等问题。家长和学校需关注青少年的身体健康状况，提供适宜的生活方式和营养建议，帮助他们正确应对这些生理现象。
心理健康发展也对青少年的身心健康产生重要影响。青春期的心理发展包括认知能力的提升、情绪调节能力的发展以及自我认同感的建立等。在这个过程中，青少年可能会遇到各种挑战，如学习压力、社交困扰、人际关系问题等。如何引导青少年处理这些问题，促进心理健康，是我们应当重视的问题。学校应开设心理咨询课程，邀请专业的心理医生或辅导员为学生提供情感支持和专业咨询；父母也需要通过沟通、倾听、理解等方式，给予孩子积极的心理暗示，鼓励他们积极面对生活中的困难和挫折，培养良好的心态。
良好的社会环境对青少年的成长和发展同样至关重要。在这个阶段，青少年往往处于人生观、价值观形成的关键时期，他们的行为举止、兴趣爱好、社交活动都会受到周围环境的影响。家庭、学校、社区等社会机构应营造一个安全、和谐、包容的社会氛围，为青少年提供多元化的成长空间和支持。例如，学校可以通过开展各类社团活动、户外活动、艺术创作等活动，引导青少年积极参与社会实践，拓宽视野，培养团队合作精神和创新思维；家庭则可以通过与孩子的交流互动，了解他们的兴趣爱好、价值观，引导他们形成正确的社会观念和价值取向。
作为13-14岁的青少年，他们的身心健康不仅关系到他们的个人成长，更关乎整个社会的稳定与发展。家长、学校和社区应共同努力，通过提供全方位的支持和服务，引导青少年在生理、心理和社会三方面健康成长，实现全面发展，为他们的未来打下坚实的基础。我们也期待更多的人能够关注青少年身心健康，共同构建和谐、健康的社会环境，让每一个青少年都能在青春的旋律中唱出属于自己的生命之歌。
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
林志玲，这位曾经的“台湾第一美女”，她早已将自己的美丽天赋转化为身上一种从容的力量，从T台模特到影视演员，再到热心公益，继而步入婚姻成为母亲，林志玲的人生轨迹清晰而丰富，这姐也十分聪明且清醒，她懂得在事业高峰期寻求突破，也懂得在适当的时候回归家庭，这份清醒与平衡感，真是让人不得不对她刮目相看。
就在近日，一组林志玲现身机场的路透照片在网络上悄然走红，不仅迅速引来众多网友的关注与赞叹，而且这姐的状态也依旧出色，虽然早就知道志玲姐姐气质出众，但看到这组抓拍，还是忍不住让人眼前一亮，照片中的她，步履轻盈，笑容温婉，状态好得惊人，仅仅是简单的机场穿搭，硬是被她穿出了清新脱俗的感觉。
仔细看林志玲的这身装扮，真是既实用又时髦，外面选择了一件经典的浅蓝色长款牛仔外套，休闲随性，而且这姐的高挑身材轻松驾驭的长款版型，一点也不显拖沓，内里是一条修身剪裁的印花连衣裙，面料看起来柔软垂顺，完美勾勒出玲珑有致的身材曲线，裙子的V领设计是点睛之笔，恰到好处地展露出志玲姐性感事业线，尽显妩媚气质。