神秘含羞草科研所人气暴增：突发热点揭示潜在科研突破与科学探索魅力，原创 汤唯一家三口在机场被偶遇，女儿坐在行李箱由爸爸推，父爱满满看似无害的提问，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优势⑵打破运动鞋版型的局限，穿法灵活多变
以下是关于神秘含羞草科研所人气暴增的文章：
标题：神秘含羞草科研所爆红：未来未知的科学突破与探索魅力
近期，神秘含羞草科研所一夜之间在学术界和公众关注下走红，其引发的热潮犹如一团未熄的火焰，燃烧着人们对未知领域探索的热情。这种现象并非偶然，它揭示了潜在的科研突破和科学研究的魅力。
据研究显示，神秘含羞草科研所在全球范围内广受好评的原因有以下几点：
科技含量高。含羞草科研所的研发团队专注于植物生理、生物信息学等领域，他们深入挖掘含羞草的基因组信息，并在此基础上进行创新性研究。这种独特的研究方法和技术使他们的研究成果具有显著的科技含量，能够引领全球植物生物学研究的新趋势，为人类认识植物的生命奥秘提供新的视角和理论依据。
前瞻性探索。含羞草科研所的研究人员坚信，随着科技的发展，未来的植物生命将面临更多复杂的环境因素和挑战。他们敏锐地洞察到这些新情况并提出了一系列富有前瞻性的研究策略和方法，如利用人工智能、大数据等先进技术预测植物生长状态，开发新型植物生长调节剂，甚至探索植物与环境交互过程中的生物机制等，这些都是对未来作物生产、环保以及生物多样性的深刻影响。
再次，公众关注度高。近年来，随着生态环保意识的提高和公众对自然的关注度提升，人们对于植物生命的理解也有了更深的层次。含羞草科研所的科研成果以生动有趣的科普形式呈现出来，如通过互动演示、视频讲座等方式，向大众普及植物生命周期的科学知识，激发了大众的兴趣和参与度。该所还积极传播科学精神，倡导科学严谨的态度，让更多人树立起尊重科学、热爱科学、崇尚科学的价值观，从而进一步提升了含羞草科研所在公众中的形象。
含羞草科研所的成功绝非偶然，背后是科研人员不懈的努力和辛勤付出。他们面对巨大的科研挑战，不断自我超越，不断创新思维，勇于尝试新的科研方法和技术，用实际行动诠释了“求真务实”的科研精神。他们也得到了社会各界的高度认可和支持，包括政府、企业、基金会等各方面的资助和帮助，这些都为科研工作的开展提供了强有力的支持和保障。
神秘含羞草科研所的人气暴增不仅源于其独特的科研价值和影响力，更源于其对未来的前瞻性探索、对公众的关注度和对科学精神的坚守。这不仅为我国的植物生物学研究注入了新的活力，也为全球植物生物学发展指明了前进的方向。我们期待更多的科研机构和科学家能够在科学的道路上持续前行，探索未知，勇攀高峰，共同创造一个更加美好的绿色未来。
有一位网友，在个人社交平台上晒出在机场偶遇知名演员汤唯一家三口的画面。
汤唯戴着黑色口罩，穿着蓝色外套下搭黑色裤子，脚上踩着运动鞋，一身的打扮随性又接地气。相比起其他女明星出行，化着精致的妆容，穿着一身名牌，手拎着价值不菲的包包，汤唯算很朴素的。
现场的网友表示，当时汤唯进入电梯后亲切的挥手，一点大明星的架子也没有。很有松弛感，不会刻意扮高贵。汤唯的韩国老公金泰勇穿着一身休闲装，说白了，他与普通人没有区别。
汤唯与金泰勇的女儿Summer，从侧脸照看，眼睫毛比较长，手臂很纤细，小姑娘长相应该随妈妈多一点。一段时没有公开露面的Summer，头发长了，身高也长高不少。汤唯此前透露：女儿8岁时身高就已经有1.60CM。她背着灰色的双肩包，一点也不娇气。
Summer坐在行李箱上，由爸爸推着走，很开心，父女俩的互动很温馨。金泰勇另一只手推着另一个行李箱，在他心目中，只要女儿高兴自己愿意为她付出。网友留言：原来大明星的女儿，也会坐行李箱偷懒啊！女儿奴，女儿是爸爸前世的情人，是小棉袄等原来这些不仅仅是形容中国爸爸，而且韩国爸爸同样也是这样。
Summer今年8岁与妈妈定居在北京，传闻小姑娘在北京读书。原来小姑娘不是学习韩国文化，而学习中国文化，随妈妈汤唯，长大后母女俩有很多的共同语言了。因此，金泰勇与汤唯因为工作，所以经常中国，韩国两地飞来飞去。
一个是中国影后，一个是韩国导演，两人不同的文化背景，不同的语言，难免会让外界不好看。汤唯与金泰勇这一段跨国婚姻，不知不觉已经携手走过10年了。娱乐圈明星夫妻避免不了传离婚的消息，汤唯与金泰勇也不例外。汤唯接受采访时直接否认说：没有这样的事，完全不可能发生，我们现在的生活很幸福。每天各自都有要忙的事情，最重要的是我们两个现在都专注照顾女儿。
话又说回，一对夫妻都是中国人，同样也会存在三观不合最后离婚。从汤唯与金泰勇身上看到，婚姻是需要互相的包容与理解，不同国籍的婚姻也可以幸福。虽然金泰勇不是中国人，但是他愿意配合汤唯。据说，2023年金泰勇陪着汤唯回娘家为岳父庆生。在机场主动扛起两个沉重的行李箱，汤唯买错机票心疼退票费时默默安抚。
尽管不同的国籍，存在不同的习俗，但是金泰勇作为韩国女婿，也是非常尊重老婆国家的习俗。汤唯曾在采访中说：婚姻不是两个人变成一个人，而是两个独立的人，愿意为彼此调整脚步。
2011年，汤唯迎来人生转折点，出演韩国文艺片《晚秋》女一号。凭借这个角色，汤唯先后10次获得韩国各大电影节“最佳女主角”的奖项，她就此打开亚洲电影工业成熟且发达的韩国市场。
《晚秋》这部电影是由金泰勇执导，两人拍摄期间擦出爱情的火花，并步入了婚姻殿堂。
汤唯的颜值谈不上惊艳，但是有一股独属于她自己的气场。她没有微博，没有工作室，也不上综艺抓人眼球。显然，她不混圈子。
汤唯的演艺事业有过辉煌，也有过低谷。现在的她事业有成，有拿得出手的角色，有奖项傍身。家庭幸福美满，女儿也渐渐成长了。
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