欣赏国语版本《《漂亮的保姆》》原汁原味在线观影体验：家庭温馨与生活智慧的深度剖析，俄国防部：乌军过去一昼夜在特别军事行动中损失1485名军人看似无害的提问，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《歌手2025》第三期将在今夜迎来“袭榜战”，美国流行乐歌手Charlie Puth查理·普斯惊喜袭榜。强者交锋，残酷升级，若袭榜歌手获胜，本场竞演排名最末的在线歌手将暂别舞台。若袭榜歌手失利，则本场在线歌手暂时安全，淘汰延缓至下周。
标题：沉浸式国语版本《漂亮的保姆》原汁原味在线观影体验：家庭温馨与生活智慧的深度剖析
《漂亮的保姆》作为一部描绘中国社会普通女性在平凡生活中所展现出来的善良、坚韧和智慧的作品，其对家庭温馨与生活智慧的深入剖析，无疑为观看者提供了一次充满情感共鸣的视听盛宴。在当前互联网技术日新月异的时代背景下，通过观看国语版的《漂亮的保姆》，我们能够从全新的角度去理解和感受这部经典之作的魅力。
透过原汁原味的国语版本，《漂亮的保姆》以其细腻的情感描绘和生动的人物塑造，成功地营造出一个温馨而又具有生活哲理的家庭氛围。剧中每个角色都充满了人性的光辉，无论是热情开朗的艾米，还是坚韧不拔的艾芳，抑或是聪明能干的王阿姨，她们的性格特点和人生经历都深深打动了观众的心弦。艾米的乐观向上，坚韧执着，让我们看到了普通女性在困境中的坚守和勇气；而艾芳的善良厚道，勤劳节俭，更让我们看到了家庭中无私奉献的一面。王阿姨虽然身处底层，但凭借她的智慧和努力，她用双手撑起了自己的小家，让家人过上了幸福的生活。这些鲜明的人物形象，使得《漂亮的保姆》既保留了原著的精髓，又赋予了新的生命活力，使得整部作品既有浓郁的文化气息，又有鲜活的人文关怀。
《漂亮的保姆》在解读生活智慧方面也达到了很高的水准。全剧通过艾米等人的生活点滴，展现了中国传统文化中关于孝顺、尊重长辈、和睦邻里、勤勉工作等多个方面的深刻内涵。其中，艾米对母亲的理解和关爱，展现出深厚的母爱和感恩之情；艾芳对于工作的热爱和投入，表现出了敬业精神和工匠精神；王阿姨的勤劳持家和智慧经营，展示了中国传统家庭价值观的核心——勤劳节俭、精打细算、注重家庭财务管理和生活质量的提升。这些主题深入人心，不仅丰富了观众的精神世界，也使他们对中国传统文化有了更深的理解和感悟。
随着现代科技的发展，国语版本的《漂亮的保姆》也在呈现形式上进行了创新升级。除了传统的电视播放外，它还利用了网络平台、手机APP等数字化手段，实现了在线高清观影的突破。这种全新的观影方式，极大地拓宽了观众的视野，使得《漂亮的保姆》无论是在家中、办公室，还是在旅途之中，都能随时享受到高质量的影视观赏体验。通过网络平台，观众还可以实时互动，参与到剧情讨论和评论环节，与同好交流分享，进一步加深了对电影内容的理解和认同感。
观看国语版本《漂亮的保姆》原汁原味的在线观影体验，不仅能让人们感受到《漂亮保姆》艺术魅力的独特魅力，更能让人们从中汲取到深厚的家庭温馨与生活智慧，从而实现对生活的新认知和更高层次的审美追求。作为当代社会的一份子，我们有责任和义务去传承和发扬中华民族优秀文化传统，同时也应该积极借助科技手段，通过创新的方式传播和弘扬正能量，让更多人了解并爱上中华优秀文化的独特魅力。让我们一起走进原汁原味的国语版《漂亮的保姆》，一起感受那份浓厚的家庭温馨和生活的智慧吧！
【俄罗斯国防部发布战报表示，乌军过去一昼夜在特别军事行动中损失1485名军人。】
战报称：“俄军‘中部’集团军部队继续向敌人防御纵深推进。乌军损失达535名军人、3辆装甲车、4辆汽车和6门火炮。”
据战报：“俄军‘西部’集团军部队占据了更加有利的阵线。乌军损失超过220名军人、3辆装甲车、16辆汽车、4门火炮和2座弹药库。”
战报指出：“俄军‘南部’集团军部队改善了前沿局势。敌军损失超过250名军人、8辆装甲车、7辆汽车、4门野战炮和4座弹药库。”
战报说：“俄军‘东部’集团军部队改善了战术状况。乌军损失超过175名军人、2辆装甲车、4辆汽车、3门野战炮和3座电子战站。”
战报还说：“俄军‘北部’集团军部队通过采取积极行动，解放了苏梅州一处居民点。乌军损失超过230名军人、8辆装甲车、6辆汽车、4门野战炮和2座弹药库。”
战报补充道：“俄军‘第聂伯’集团军部队对乌军在扎波罗热州和赫尔松州的部队实施打击。敌军损失超过75名军人、13辆汽车、5座电子战站和电子侦察站，以及1座弹药库。”
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