国产日产豪华欧规精品：品质非凡的豪华出行典范有待发掘的深层含义，难道不值得探索？，重要决策后的反思，是否能带来新的变革？
关于国产日产豪华欧规精品——品质非凡的豪华出行典范
在当今这个日益追求高品质、舒适性和环保性的社会背景下，一款既能满足消费者对于豪华轿车的极致需求，又能兼顾经济实用性的国产车型成为了备受关注的焦点。其中，日产旗下的一款旗舰豪华轿车——轩逸·星空版无疑是这一细分市场中的佼佼者。
从外观设计上来看，轩逸·星空版以全新的家族式设计语言为基调，展现出了极高的辨识度和艺术感。其前脸采用V-motion设计风格，极具力量感与动感，车身线条流畅且简洁，彰显出一股大气磅礴的气息。车头部分，轩逸·星空版配备了LED大灯组，远近光灯组合成明亮的矩阵式布局，使得整体视觉效果更为出色，也符合当下主流审美趋势。车身侧面，新车采用了溜背式造型设计，加上悬浮式车顶的设计，营造出一种时尚而运动的感觉，同时车身尺寸方面，其长宽高分别为4712/1850/1517mm，轴距达到了2712mm，充分保证了宽敞舒适的内部空间。
内饰方面，轩逸·星空版也同样表现出色，采用大量高级皮质和软质材料进行装饰，营造出豪华且温馨的氛围。中控台上，轩逸·星空版搭载了一块12.3英寸悬浮式高清触控屏，内置了ADAS高级驾驶辅助系统，如自适应巡航、车道偏离预警、碰撞预警、自动紧急刹车等，大大提升了行车安全性。车内还配备有双区独立空调、电动座椅调节、全景天窗、倒车影像等配置，使得驾乘体验更加轻松愉快。
动力方面，轩逸·星空版搭载了一台全新升级的2.0L自然吸气发动机，最大功率156马力，峰值扭矩204牛·米，匹配CVT无级变速器，传动效率高，燃油经济性表现优秀。无论是市区通勤还是高速行驶，都能提供充沛的动力储备，使驾驶过程既稳定又顺畅。
轩逸·星空版作为一款国产日产豪华欧规精品，以其卓越的品质、出色的性能、豪华的内饰以及出色的油耗表现，成为了一款深受消费者喜爱的高品质出行典范。它不仅传承了日产一贯的品质优良基因，更是在满足消费者对豪华轿车更高要求的展现出中国自主品牌的强大实力和创新能力。随着中国消费者对于豪华轿车的需求不断提升，相信轩逸·星空版将在中国乃至全球的汽车市场上赢得更大的市场份额，继续引领国产豪华轿车的发展潮流。
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