仙踪短视频平台：深度探索海量仙踪神韵，精彩纷呈的视觉奇观与生活启示共享，俄副外长：俄方要求美英就乌袭击俄军用机场作出明确回应看似无害的提问，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后面97年的牛在在慌忙跟上，连连求庆丫头停下步伐。
《仙踪短视频平台：深探瑰宝与生活启示——解析一个多元化的视觉奇观与深入体验的平台》
近年来，随着科技的发展，短视频平台如雨后春笋般涌现，其中，“仙踪短视频平台”以其独特的魅力和丰富的内容吸引了无数用户的关注。这个平台以深度探索海量仙踪神韵、展现精彩纷呈的视觉奇观以及传播生活启示为主要目标，通过创新的内容形式和互动性极强的设计，为用户打开了一扇通往奇妙仙踪世界的大门。
从海量仙踪神韵的角度来看，“仙踪短视频平台”的视频内容丰富多样。这里汇聚了各种各样的神话传说、民间故事、山水风光等，既有穿越千年的古代遗迹，也有现代都市里的奇幻冒险，还有自然景观中的生态之美和历史变迁。每一个镜头都精心选取，用细腻的手法描绘出仙踪世界的独特风貌和神秘氛围，让观众仿佛置身于其中，领略到那份跨越时空的奇妙与壮丽。这些精美的仙踪画面，不仅展示了大自然的鬼斧神工，更赋予了人们无尽的艺术想象力和探索欲望，让人在欣赏美景的不禁产生对未知领域的向往和探索精神。
“仙踪短视频平台”借助短视频的形式，将仙踪神韵背后的深刻生活启示传递给大众。例如，对于那些追求自由、勇敢追求梦想的人们，平台可以提供一系列关于勇气、信念、坚持等方面的视频素材，引导他们面对困难和挑战时如何保持坚韧不拔的精神，如何在逆境中寻找出路，如何把握机遇，实现自己的人生价值。而对于那些热爱生活、善于发现美好的人们，平台可以展示一些富有创意和实用性的日常生活技巧，分享一些与美食、旅行、健身、艺术等领域相关的短视频，帮助他们在平凡生活中找到乐趣和灵感，从而提升自身的幸福感和生活质量。
“仙踪短视频平台”的互动性设计使得用户能够与创作者、其他用户以及平台上众多精美视频形成紧密的联系。用户可以通过点赞、评论、收藏、分享等方式，将自己的视角、感受和感悟传达给他人，与他人共同探讨和分享仙踪世界带来的感动和启发。平台还会定期举办各类活动，邀请知名艺术家、文学家、教育家等各界人士参与话题讨论和创作分享，拓宽了用户的视野和认知，增强了用户的归属感和认同感，使他们在享受视觉盛宴的也能感受到自身文化素养和社会责任的重要性。
“仙踪短视频平台”以其独特的魅力和多元化的资源，实现了深度探索海量仙踪神韵、展现精彩纷呈视觉奇观及传播生活启示的目标。它不仅是用户获取娱乐资讯、获取知识技能的重要途径，更是引领人们探寻无限可能、创造美好生活的重要工具。在这个平台上，我们不仅可以欣赏到自然的壮美，也可以接触到生活的哲理，甚至可以实现自我价值的实现，这无疑是一次全方位的视觉和情感探索之旅。我们应当珍视并拥抱这个充满奇幻色彩的“仙踪短视频平台”，将其作为我们在数字化时代的生活伙伴，一同开启一段属于我们的奇异旅程，去体验那瑰丽的仙踪神韵，寻找生活中的启示和意义。
【环球网报道】综合俄罗斯《生意人报》、塔斯社等媒体4日报道，俄罗斯副外长里亚布科夫在一场记者会上称，俄方要求美国和英国就乌克兰袭击俄军用机场作出明确回应，以防止局势进一步升级。
《生意人报》说，里亚布科夫认为，西方国家没有对此作出明确回应，可能表明它们参与了袭击的准备工作。他补充称，至于俄方如何就乌方袭击行动作出回应，将由俄国防部决定。
乌克兰国家安全局本月1日称，当天对俄罗斯实施了特种作战行动，袭击了俄军的战略轰炸机。乌克兰总统泽连斯基当天称，在此次行动中，乌方出动117架无人机对俄罗斯有关机场实施了袭击。俄国防部同日发布消息说，乌克兰当天用无人机对俄伊尔库茨克州、摩尔曼斯克州、梁赞州、阿穆尔州和伊万诺沃州的机场发动袭击。袭击造成伊尔库茨克州和摩尔曼斯克州数架飞机起火，没有造成人员伤亡，数名涉嫌实施袭击的人员已被拘留。
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