揭秘神奇91九色蝌蚪：神秘生物探秘与科普短视频探索，王毅会见美国新任驻华大使庞德伟看似无害的提问，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该剧取景于利州区月坝村、千佛崖、皇泽寺和剑阁县剑门关、翠云廊等景观与国家非物质文化遗产白花石刻技艺，通过镜头语言展现在作品中，乡村生活与艺术创作深度交织，艺术化呈现乡村产业振兴的实践。
有句谚语说：“世界上没有两片完全相同的叶子。”同样，在浩瀚无垠的宇宙中，也存在着无数独特的生命形式，其中最具吸引力和神秘感的就是我们熟知的“神奇的91九色蝌蚪”。这些被称为九色蝌蚪的生命体在地球上鲜为人知，它们以其神秘的身份和独特的形态，吸引着科学家、探险家和普通公众的目光。
九色蝌蚪，又称九尾水母或九尾海星，是一种生活在海洋中的棘皮动物。其身体长约3-5厘米，前端有一个类似于尾巴的突出物，称为“尾鳍”，尾鳍末端有一对发光器官，形成一条条亮丽的颜色斑点，因此得名“九色”。
这些奇特的生命体主要分布在太平洋西部和印度洋东部的深海海域。它们以海洋浮游生物为食，通过捕食各种微小的浮游藻类和其它海洋生物来获取能量。九色蝌蚪的生存环境非常特殊，温度通常在27℃-35℃之间，且压力巨大，这使得它们能够在极端的压力下保持高度的生理稳定性。它们还具有极强的再生能力，可以在失去一部分组织后很快恢复原有状态，这一点尤其体现了生命的顽强和适应性。
尽管九色蝌蚪拥有如此独特的生命特征，但其在科学上的发现却相对较少。随着现代科技的发展，科研团队通过对大量海洋生物样本的研究，逐渐揭示了九色蝌蚪的秘密。据科学家们介绍，九色蝌蚪之所以呈现出九种颜色，主要是由于其体内含有多种色素细胞。这些细胞不仅负责产生色彩鲜艳的色素，还可以将不同的色素混合在一起，形成多种斑斓的颜色。九色蝌蚪的发光器官也是研究的重点，科学家们发现，这些发光器官中含有大量的荧光素基因，当这些基因被激活时，就可以发出不同亮度的蓝绿色光芒，从而实现发光的目的。
九色蝌蚪的发光行为不仅吸引了研究人员的兴趣，也为人类提供了许多关于生命奥秘的新视角。例如，这项研究表明，发光生物可能有助于它们在黑暗环境中寻找食物和避难所，或者作为一种信号，引导其他生物找到适合生存的栖息地。九色蝌蚪的发光行为也可能被用于医学研究，比如开发新型荧光药物，或者作为治疗某些疾病的潜在手段。
虽然九色蝌蚪拥有丰富的生物学知识和奇特的生命特性，但其存在仍然面临着诸多挑战。由于其生活环境极其复杂，对它们进行深入的研究需要跨越多个学科领域，包括生物学、物理学、化学、地质学等，这无疑是一项巨大的任务。九色蝌蚪的发光现象并非普遍现象，这意味着只有特定类型的九色蝌蚪才会发光，这使得它们在研究过程中面临了一定的局限性。虽然九色蝌蚪有着强大的再生能力和适应性，但在遭遇环境变化（如气候变化）时，他们的生存能力可能会受到严重影响，这也就增加了对其保护和管理的难度。
“揭秘神奇91九色蝌蚪：神秘生物探秘与科普短视频探索”这一主题，为我们提供了一个生动而有趣的视角，让我们更加深入理解了这个看似神秘的生命群体，以及它们在生态系统中的角色和价值。随着科技的进步和社会对自然生态保护的关注度不断提高，相信未来我们将能更深入地理解和探索九色蝌蚪和其他类似的生物世界，为我们的生活和地球环境带来更多的惊喜和启示。
中新社北京6月3日电 中共中央政治局委员、外交部长王毅6月3日在北京会见美国新任驻华大使庞德伟。
王毅欢迎庞德伟履新，希望他做中美之间可信的沟通者、分歧的调解者、合作的促进者，为推动中美关系健康稳定可持续发展发挥积极作用。王毅说，当前中美关系处在重要关键节点。回顾中美建交近半个世纪的风雨历程，最重要的启示是，平等尊重是双方交往前提，对话合作是唯一正确选择。
王毅强调，日内瓦经贸会谈后，中方认真严格落实双方共识。但令人遗憾的是，美方近日以莫须有理由，接连出台一系列消极举措，损害中方正当权益，中方对此坚决反对。美方应相向而行，切实落实两国元首今年1月通话达成的重要共识，为中美关系重返正轨创造必要条件。
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