探索日本、韩国的卓越在线影院：丰富观影体验的跨越国界之旅，财通资管FOF双星近两年、近一年业绩稳居同类前十看似无害的提问，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俩人谈了两年，2011年分手。分手原因没啥狗血剧情，就是聚少离多，想法也不一样。他想过简单安稳的日子，她事业心重，忙着拍戏接代言，俩人慢慢就走不到一块去了。分手是在拍《闯关东前传》的时候定的，挺和平，没撕破脸。他后来接受采访，说分手是双方商量好的，还提到以后想找个圈外的普通女孩，过平淡生活。这话听着挺真诚，也能看出他那时候对感情的态度变了。
问题：探索日本和韩国卓越在线影院：跨越国界的观影之旅
随着科技的日新月异，线上观影逐渐成为全球范围内越来越多人的选择。尤其在如今全球化趋势下，世界各地的人们都能享受到丰富的在线影院服务。在日本和韩国两国，作为具有强大文化影响力的国家之一，其卓越在线影院以其独特的观影体验，吸引了无数热爱电影的观众。在这次跨越国界的观影之旅中，我们将在日本和韩国两地深入探寻这些在线影院的辉煌成就。
让我们先来看看日本的在线影院。作为动漫和动画产业的中心，日本的在线影院为影迷提供了无与伦比的观影体验。其中包括Netflix、Amazon Prime Video等知名平台，以及许多备受瞩目的原创内容。其中，Netflix是日本最具代表性的在线影院，它拥有各种类型的电影和电视剧作品，涵盖了动画、惊悚、科幻、历史等多种题材。例如，《海贼王》、《火影忍者》等热门动漫作品在全球范围内都有着大量的忠实粉丝，而Netflix通过提供高清画质和流畅的播放速度，让这些作品的观看体验更加逼真。Netflix还拥有丰富的原创内容，如《名侦探柯南》、《新世纪福音战士》等深受观众喜爱的动漫剧集，也为日本的在线影院增添了一抹别样的色彩。
我们来看看韩国的在线影院。作为韩国文化产业的重要支柱，该国的在线影院同样有着独特的魅力。以Kpop音乐为中心的YouTube Premium是韩国最受欢迎的在线影院之一，其用户基础庞大，包含了大量的K-Pop歌曲、MV及各类周边产品。除了传统的电影、电视剧、综艺节目外，YouTube Premium还推出了K-pop特辑、游戏直播等各种形式的内容，满足了不同层次用户的观影需求。其强大的视频剪辑能力和特效技术，也让观众能够体验到前所未有的视听盛宴。
无论是日本的动漫大厂还是韩国的流行乐队，他们的在线影院都凭借创新的设计、优质的内容和服务，赢得了广大影迷的喜爱。这种跨文化的跨地域互动方式，使得观众可以随时随地欣赏到各国的优秀影片，极大地提升了整个观影市场的活跃度和影响力。
探索日本和韩国卓越在线影院，我们可以发现这两地的在线影院不仅在影片类型上各有特色，更是在内容制作、技术创新和服务质量等方面展现出了各自的优势和魅力。它们以多元化的观影体验，打破了地域界限，为广大影迷带来了全新的观影享受。而在未来，随着5G、人工智能、大数据等新技术的不断发展，相信这两地的在线影院将会继续引领行业潮流，为我们带来更多的惊喜和感动。在这个充满活力和潜力的数字时代里，让我们一同期待那些跨越国界的美好观影之旅吧！
今年一季度，随着权益市场整体回暖，FOF基金整体业绩稳中有升，表现可圈可点。Wind数据显示，截至一季度末，债券型FOF、混合型FOF、股票型FOF近一年回报中位数分别为2.85%、5.70%、2.98%。
分不同类型基金来看，债券型FOF近两年、近一年收益率排名前十的基金中，财通资管旗下两只FOF基金均位列其中。其中，财通资管通达稳利3个月持有A和财通资管通达稳健3个月持有A近两年收益率达6.60%和6.49%，同类排名前四与前五，近一年收益率亦均位列同类前十。
表：债券型FOF基金近两年收益率排名前十
表：债券型FOF基金近一年收益率排名前十
数据来源：Wind，[1] 截至2025.3.31
具体来看，一季度，财通资管通达稳利3个月持有期债券发起式(FOF)A 在665只业绩满两年的FOF中，盈利能力优秀；财通资管通达稳利3个月持有期债券发起式(FOF)A在856只业绩满一年的FOF中，盈利能力良好，抗风险能力良好。从管理人维度看，财通资管在74家有两年FOF管理经验的基金管理人中，盈利能力优秀。
回顾最近一个季度的投资，财通资管FOF基金经理罗少文表示，从宏观维度审视，今年一季度整体宏观环境出现一定修复，需求端的消费领域以及生产端的服务业生产领域表现较为突出。债券资产投资方面，一季度债市波动较大，在债券配置上以交易策略为主、票息策略为辅，积极捕捉市场错误定价带来的机会。他认为，货币政策有望以更为积极的姿态发挥作用，目前各债券品种的绝对收益都处于历史较低分位区间，费率较低的基金或将是未来重点关注的投资标的。
权益资产投资方面，罗少文分析认为，当前政策的底层逻辑已发生显著转变，中央加杠杆的政策空间被明显打开，货币政策预计将延续宽松基调。随着十年期国债收益率的下行，中证红利股息率与十年期国债收益率之间的差值已经来到历史较高分位水平，两者价差或进一步拉大，罗少文提出，后续可以择机加大对相关资产的配置力度，持续优化投资组合结构，力争提升整体投资回报。
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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