探索国产AV色瑰宝：「呦呦」系列探索视听新奇之旅，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大盘延续涨势，A500ETF易方达（159361）、沪深300ETF易方达（510310）助力配置核心资产当然，常玩游戏的自然少不了长时间看屏幕，屏幕护眼就十分重要，搭载悦目护眼IP，硬件上护眼圆偏振光技术，配合2592Hz全亮度高频PWM调光，采用1 Pulse类DC调光，有着TÜV 莱茵全局护眼认证、TÜV 莱茵圆偏光认证、国家眼科中心护眼测试。另外，超声波 3D指纹也让使用体验十分舒适。
2021年，随着科技和网络的发展，中国 AV 艺术领域呈现出前所未有的创新与活力。其中，以"呦呦"系列为代表的一批国产 AV 系列以其独特的创意、精良的制作和独特的视觉表达方式，引领了视听艺术的新潮流，开启了国人对于 AV 艺术的全新认知与探索。
"呦呦"系列的开创者，是由一群具备丰富 AV 行业经验和深厚电影理论知识的专业人士共同打造的一部集高清画质、高品质音效以及深度互动于一体的AV作品。其核心创作理念是"探索未知，融合体验"，旨在打破传统的视听模式，创造出一种全新的视听享受体验。
在内容方面，"呦呦"系列打破了传统 AV 作品过于拘泥于主题或类型限制的束缚，采用了多种多样的题材和风格进行演绎。既有悬疑、惊悚、科幻等类型的硬核派作品，也有温馨、浪漫、爱情等情感饱满的作品，甚至还有穿越时空、探索未来等跨界的艺术探索。每一部作品都精心构建了一个属于自己的独特世界，通过视觉与听觉的双重冲击，带给观众无尽的想象力和探索欲望。
在技术层面，"呦呦"系列采用了一流的数字视频制作设备和高端的音频处理软件，打造出超乎想象的画面质量和震撼人心的音乐效果。这些先进的技术手段使得作品能够完美呈现各种细腻的光影效果，让每一个细节都能在观众眼前清晰可见。"呦呦"系列还特别注重音效设计，将声音作为画面的一部分，通过精心挑选的配乐、环境声音以及角色情绪的变化，为观众营造出丰富的视听氛围。
"呦呦"系列还引入了前沿的 VR/AR 技术，为观众带来身临其境的沉浸式观影体验。用户可以通过头戴式设备，将自己置身于虚拟的世界中，与剧中人物产生互动，仿佛亲身体验到影片中的紧张刺激时刻。这种新颖的技术手段不仅拓宽了观众的观看视野，也让观看过程更加生动有趣。
在市场推广方面，"呦呦"系列凭借其独特的魅力吸引了大量年轻观众的关注。通过对线上线下多元化的营销策略，如举办线上研讨会、线下放映活动、社交媒体平台的宣传推广，使该系列迅速走红，并在众多观众群体中赢得了良好的口碑和评价。该系列还积极与其他各类影视公司和文化机构合作，通过联合举办艺术展览、跨界联名等形式，进一步扩大了品牌的影响力和社会认知度。
"呦呦"系列的成功在于它不仅在内容、技术、市场等多个维度实现了创新突破，更是在中国 AV 艺术领域树立了一座新的里程碑，开启了中国 AV 艺术向视听新奇之旅的探索。这一系列作品凭借其独特的视角、精致的制作和创新的艺术手法，成功地激发了广大观众对视听艺术的浓厚兴趣，为推动中国 AV 媒体行业的繁荣和发展做出了重要贡献。而随着这一系列作品的不断发展和完善，相信我们将在未来的 AV 艺术领域中看到更多的惊喜和创新，期待着更多的国产 AV 系列为我们带来的视觉盛宴！
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
今日A股主要指数集体上涨，全市场超3900只个股收涨。盘面上，大消费股全线走强，美容护理、啤酒概念、电池等板块涨幅居前，机场、无人车辆、军工电子、草甘膦等板块跌幅居前。截至收盘，中证A500指数上涨0.5%，沪深300指数上涨0.4%，创业板指数上涨1.1%，上证科创板50成份指数上涨0.5%，恒生中国企业指数上涨0.7%。