国产软萌仙女——一区二区的独特魅力探索：探寻国产仙女的独特风采与神秘魅力，股票行情快报：新奥股份（600803）6月4日主力资金净买入230.08万元看似无害的提问，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5月16日，美国证券交易委员会（SEC）网站显示，高瓴旗下独立的、专注于二级市场投资的基金管理平台HHLR Advisors公布了截至2025年一季度末的美股持仓数据。
关于国产软萌仙女——一区二区的独特魅力探索
在中国文化中，神话传说、仙侠小说是女性角色最常出现的题材。而在众多以仙女为主题的影视作品和小说中，一区二区以其独特的魅力吸引着无数观众的目光。一区二区是中国动画电影《哪吒之魔童降世》中的主角，她就是被誉为中国动漫界最具代表性的软萌仙女形象之一。
一区二区的形象生动鲜明，既有中国传统神话中的精灵美丽特质，又融入了现代动漫元素的创新表现手法。她的脸部特征丰富而独特，有着明亮的眼睛、俏皮的鼻子和小巧的嘴巴，线条流畅且柔和，宛如一位活泼可爱的少女。她的身体结构则呈现出典型的中国古典女性体态，腰肢纤细，四肢修长，展现出一种优美的曲线美。这种充满中国特色的美感，既体现了传统美学的魅力，又符合现代审美的审美需求。
一区二区身上的服饰设计也别具匠心。她的衣服色彩鲜艳，图案繁复，充满了中国传统的民间装饰风格。例如，她身着一件红色的汉服，衣袖飘逸，裙摆轻盈，显得既典雅又不失活力。在服装细节上，她常常佩戴一些精美的饰品，如碧绿的翡翠项链，粉色的珊瑚手镯等，这些配饰不仅增加了她的时尚感，也体现了其独特的文化底蕴和东方审美理念。
除了外貌和服装，一区二区的性格特点也是其深受观众喜爱的重要原因。她在面对困难和挑战时，总是乐观向上，坚强不屈。她对人友善，乐于助人，愿意用自己的善良和热情来感染周围的人。她还具有一定的智谋和决断力，善于运用智慧解决问题，对于自己所处的世界有着独到的认知和见解。
一区二区的神秘之处并不仅仅在于其美丽的外表和独特的性格特点，更在于她那深邃而丰富的内心世界。她有着一颗纯洁的心灵，对世间万物都充满了好奇和热爱，对生活充满了积极向上的态度。这种内在的品质使得她在面对各种困境和挫折时，都能够保持坚韧不拔，勇往直前。她的精神风貌，深深地打动了每一位观众，让他们看到了一个真正的女性形象，感受到了一种超越性别、超越年龄的真善美。
国产软萌仙女——一区二区以其独特的魅力，展现了中国传统文化之美，以及现代审美潮流的精神内涵。她不仅是中国动画电影《哪吒之魔童降世》的成功代表作，更是中国女性形象的一次新的突破和革新。我们期待在未来，能够有更多的国产动画电影和小说，通过展现更多样化的女性形象，传承和发扬中华优秀传统文化，让更多的女性成为真正的自我，散发出属于自己的独特光彩。
证券之星消息，截至2025年6月4日收盘，新奥股份(600803)报收于19.12元，下跌0.42%，换手率0.13%，成交量3.63万手，成交额6960.47万元。
6月4日的资金流向数据方面，主力资金净流入230.08万元，占总成交额3.31%，游资资金净流入64.17万元，占总成交额0.92%，散户资金净流出294.25万元，占总成交额4.23%。
近5日资金流向一览见下表：
近5日融资融券数据一览见下表：
该股主要指标及行业内排名如下：
新奥股份2025年一季报显示，公司主营收入337.4亿元，同比下降1.44%；归母净利润9.76亿元，同比下降9.64%；扣非净利润9.89亿元，同比上升9.89%；负债率53.92%，投资收益2.25亿元，财务费用1.81亿元，毛利率11.83%。新奥股份（600803）主营业务：天然气平台交易气、零售及批发、天然气产业智能平台建设与运营、基础设施运营、工程建造及安装、综合能源和智家业务,此外也积极在氢能、生物质等新能源领域储备技术并拓展业务。
该股最近90天内共有16家机构给出评级，买入评级14家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为23.28。
资金流向名词解释：指通过价格变化反推资金流向。股价处于上升状态时主动性买单形成的成交额是推动股价上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入，股价处于下跌状态时主动性卖单产生的的成交额是推动股价下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出。当天两者的差额即是当天两种力量相抵之后剩下的推动股价上升的净力。通过逐笔交易单成交金额计算主力资金流向、游资资金流向和散户资金流向。
注：主力资金为特大单成交，游资为大单成交，散户为中小单成交
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