痛并快乐交织：揭秘扑克手们的真实疼痛体验——使用这款超酷视频软件的独到缓解策略，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 北魏四姓：中原的四大望族，他们的代表人物分别是谁？据央视新闻消息，美联社24日报道称，有多名巴勒斯坦人和以色列士兵在接受采访时表示，以军在其军事行动中系统性地强迫巴勒斯坦人充当人盾，为以军探查建筑物中的爆炸物或巴方武装人员。
标题：破解扑克手们的痛与快交织：揭秘超级视频软件的独特缓解策略
在扑克游戏中，无论是对局中的胜负还是对牌局过程的享受，都离不开一张张精心设计的扑克牌。在这种高度竞争和刺激的游戏环境中，玩家难免会遭受各种挑战，包括但不限于长时间的手部疲劳、紧张的情绪、甚至偶尔出现的生理疼痛问题。作为一名扑克手，如何在这场游戏中找到真正属于自己的平衡点，同时保持愉快的心情呢？今天，我们将揭开一款超酷视频软件——“疼痛管理大师”，其独特的缓解策略将带给你一个全新的视角。
让我们来看看这款软件是如何从物理层面为玩家带来痛感管理的。通过深度跟踪手腕和手指的运动轨迹，该软件能够实时监测并记录玩家每一次打牌动作，包括手势、手指的位置和力度等细节信息。这些数据被转化为数字信号，然后通过高清图像处理技术，形成一幅逼真的疼痛模拟图，仿佛玩家正在体验现实生活中的一次轻微疼痛，这种真实感可以有效降低玩家的感知阈值，让他们在打牌过程中感受到疼痛的程度更加微弱，从而减轻心理压力和肌肉紧张。
“疼痛管理大师”还提供了一系列个性化的解决方案来应对不同类型的疼痛。例如，对于经常使用手机或电脑打牌的手指，它可以模拟手部扭曲、手臂伸展以及手掌握紧的动作，帮助玩家改善手指握力和灵活性，减少因过度用力而导致的手部疲劳。而对于长时间游戏而引发的手腕疼痛，软件则可以通过设置定时提醒功能，引导玩家每隔一定时间就进行短暂的手部放松活动，如深呼吸、简单拉伸等，以缓解手腕肌肉的压力和酸痛。
除了物理上的疼痛模拟，这款游戏还提供了丰富的心理疏导功能，使玩家在面对打牌中可能出现的心理压力时能及时得到有效的缓解。例如，当玩家在游戏中遇到困难或失败时，软件可以通过播放轻松愉悦的音乐或者画面，营造一种积极向上的氛围，帮助玩家转移注意力，调整心态，增强自信；而在战胜对手后，软件还能即时展示玩家的成功瞬间，激发他们的成就感和满足感，进一步提升他们在竞技场上的自信心和积极性。
“疼痛管理大师”以其独特的疼痛模拟技术和心理疏导功能，为扑克手们打造了一套全面且实用的痛并快乐交织的缓解策略。它不仅可以帮助玩家降低打牌过程中的身体疼痛，缓解心理压力，提高竞技状态，更能培养出敏锐的观察力、良好的协作精神和坚韧不拔的毅力，成为扑克游戏中的出色选手。在数字化时代，随着科技的发展和进步，我们期待有更多像“疼痛管理大师”这样的工具和平台，为每一个热爱扑克的人来说，提供更为贴心、人性化的疼痛管理和心理健康支持。
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
北魏四姓，是指北魏孝文帝元宏时所定的四姓望族，为范阳卢氏、清河崔氏、荥阳郑氏、太原王氏。北魏孝文帝元宏在位时，划定望族，以四姓为首，其女皆纳皇帝后宫，以示宠幸。范阳卢氏以卢敏为代表，清河崔氏以崔宗伯为代表，荥阳郑氏以郑羲为代表，太原王氏以王琼为代表。以下，就让我们一起聊一聊这四姓的代表人物。
一、卢敏
卢敏（455年～480年），字仲通，小字红崖，一作洪崖，范阳郡涿县（今河北省涿州市）人。北魏时期大臣，济州刺史卢度世第二子。卢敏为范阳卢氏北祖第二房始祖。范阳卢氏，作为中原郡姓“五姓七族”之一，东汉以来家世极显赫，始祖卢植以儒学显名东汉，肇其基业，三国卢毓位至曹魏司空，其后卢钦、卢珽、卢志、卢谌累居高官。
在此背景下，卢敏少年时就有宽宏的度量，北魏孝文帝元宏在位时，非常器重卢敏，娶了他的女儿为嫔。太和初年，卢敏被任命为议郎。不过，卢敏很早就去世了，朝廷赠予他威远将军、范阳太守，谥号为靖。因为去世较早，卢敏的史料记载也相对匮乏。
二、崔宗伯
北魏孝文帝元宏在位时，崔宗伯曾担任清河太守一职，并且他的女儿也被纳入到北魏皇宫，这体现出北魏皇室拉拢这些望族的态度。换而言之，北魏的汉化变革，离不开这些士族的强力支持。