国产小美女诠释完美卫校风采：久久精品卫校瑰丽青春校园瞬间再现，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A.O.史密斯“数字真五恒”上海首发：破解平层舒适难题，招商合作火热开启！本次活动面向全市征集，精选能够反映伟大抗战精神，具有代表性和典型性的红色实物，通过深度采访，讲述它们背后鲜为人知的动人故事。
关于国产小美女诠释完美卫校风采的篇章，在悠久的历史长河中，无数巾帼不让须眉的卫校女人们用她们坚韧不拔、充满智慧和魅力的精神风貌，塑造了中国卫校的独特韵味与魅力。其中，久久精品卫校便是这个熠熠生辉的璀璨明珠。
久久精品卫校成立于1954年，作为一所历史悠久的老牌卫校，它的名字在广大的卫生领域中有着深远的影响。学校以培养实用型医学人才为宗旨，强调理论与实践相结合的教学方式，致力于为社会输送一批批综合素质高、专业技能强的专业卫校毕业生。历经数代人的传承与发展，久久精品卫校已成为我国卫生健康教育的一颗璀璨星，被誉为“中华女子医学殿堂”。
这里的学生们不仅有着扎实的医学基础，更拥有独特的个人魅力和人格魅力。他们身着洁白的护士服，头戴红色帽子，眼神坚定而又灵动，仿佛每一双眼睛都充满了对知识的渴望和对健康的敬畏。她们的身材匀称，面容秀美，气质优雅，犹如一片片盛开的繁花，绽放在清新宁静的校园之中。她们以实际行动诠释了卫校女生应有的高尚品质和优秀素养，展现出一种自信、独立、勇敢和奉献的精神面貌。
长久以来，久久精品卫校始终坚持以学生为中心，倡导以人为本的教学理念，注重培养学生的创新能力、实践能力和团队协作能力。同学们在课堂上积极活跃，敢于提问，善于合作，充分展现出了良好的学习态度和扎实的学术功底。他们深入研究疾病的发生机制，探索医学前沿，积极参加各类科研项目和实践活动，不断提升自身的医疗水平和临床实践能力，为我国卫生健康事业的发展做出了重要贡献。
在学校的一草一木之间，学生们不仅扮演着医生的角色，更扮演着守护者的角色。她们用自己的行动诠释出“白衣天使”的使命和责任，用爱心和耐心对待每一位患者，用严谨的态度维护他们的健康安全。她们坚守岗位，无私奉献，用实际行动践行着中华民族的传统美德，成为了广大人民群众心中的一道亮丽风景线。
当然，久久精品卫校的成功并非偶然，它源自于学校的深厚底蕴、卓越师资力量以及先进的教学理念。学校始终坚持“医德为首，质量为本，全面发展”的办学方针，不断优化教育教学环境，提升教学质量，着力培养具有创新精神、实践能力和服务意识的高素质卫生人才。在这样优秀的环境中，同学们得以潜心研读，用心感悟，砥砺前行，成就了自己的精彩人生。
国产小美女诠释完美卫校风采的故事，是一幅生动、鲜活、富有感染力的卫校画卷。这不仅是对卫校女孩子们辛勤付出的肯定和赞美，更是对她们精湛的医术、高尚的品格以及无私奉献精神的赞美。这种美好而宝贵的品质，将永远激励我们在未来的人生道路上勇往直前，以更好的姿态迎接新的挑战和机遇，为祖国的医疗卫生事业做出更大的贡献。
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
2025-06-04 16:35:07 作者：狼叫兽
5月26日，百年跨国品牌A.O.史密斯在上海成功举办“数字真五恒”新品发布暨招商会，吸引了行业专家、渠道商、集成商及媒体代表齐聚一堂，共同见证全屋舒适系统的革新突破，并拉开全国市场推广与招商合作的序幕。
AI-LiNK智慧集成 引领中国舒适家居新变革
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本次重磅发布的“A.O.史密斯数字真五恒”系统，视整个系统为一个产品进行设计、施工和交付，为消费者提供最好的五恒体验。品牌全过程赋能支持，通过艾暖通数字化工具管理好每个环节，确保诚信经营和数字化透明服务。与此同时，还支持多种末端灵活适配和个性定制。