揭秘欧美整片play！这内容也太开放了吧，穿“新中式”的你，太美了！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据零跑汽车公众号消息，2025年5月，零跑汽车单月交付量45067辆，同比增长超148%。
《欧美整片Play！：解读这片全球范围内的娱乐内容开放度》
近年来，伴随着科技与社会发展的加速推进和跨文化交流的深入拓展，欧美各国在文化创作与传播领域呈现出前所未有的开放性和包容性。这种开放化的趋势不仅表现在音乐、电影、电视节目等领域，更涵盖了电影、电子游戏、动漫、动漫衍生产品、在线社区等各个层面。
1. 欧美影视作品的开放性：放眼国际视野，欧美各大电影制作方秉持着追求创新与多元化的理念，不断挖掘创新素材并赋予它们新的内涵和表现形式，从而使影片具有更强的观赏性和感染力。例如，《星际穿越》（Science Fiction & Fantasy）、《盗梦空间》（A Clockwork Orange）、《阿凡达》（Avatar）等科幻巨作以其独特的故事设定和引人入胜的剧情，赢得了国内外观众的高度赞誉，并通过网络平台迅速传遍全球，实现了与普通观众的距离感的缩短和交流程度的提升。
2. 数字娱乐的开放性：随着互联网技术的飞速发展，电子游戏成为当今娱乐产业中的重要一环，欧美地区更是将这一领域的开放化推向了极致。欧美游戏公司在借鉴世界各地优秀游戏经验和制作技术的坚持以玩家为中心，推出了一系列充满创意和深度的游戏，如《战地5》（Battlefield 5）、《荒野大镖客2》（Red Dead Redemption 2）、《赛博朋克2077》（Cyberpunk 2077）等。这些作品以其独特的世界观、丰富的人物塑造、复杂的任务设计以及强烈的视觉冲击力吸引了全球范围内的广大游戏玩家，甚至催生出了专门针对不同年龄层和背景群体的细分市场。
3. 动漫、动漫衍生品的开放性：对于热爱动漫的粉丝而言，欧美市场对原创动画作品的开放性同样备受推崇。其中，迪士尼、环球影城、Netflix、索尼等巨头公司凭借其强大的版权保护体系，成功引进了大量的原创动画剧集，并在国际市场收获了一致好评。许多国外知名创作者如宫崎骏、皮克斯、银幕精灵等也纷纷推出了自己的动画衍生作品，不仅满足了广大的年轻受众对艺术创作的需求，也为本土动漫产业注入新鲜活力。
4. 在线社区的开放性：伴随社交媒体及流媒体平台的发展，欧美地区在全球范围内搭建起了一个庞大的线上娱乐生态系统。在这里，无论是分享电影预告、参与剧本讨论、下载游戏试玩，还是欣赏各类视频短片，人们都能轻松实现与朋友、家人的互动和交流。比如，Netflix提供了大量独家观看和影评分享的优质资源，而YouTube和Vimeo则为全世界的观众提供了一场视觉和听觉的盛宴。许多欧美游戏公司还在其官方网站上开设了自己的玩家社区，鼓励玩家积极参与活动、分享心得、挑战自我，并进一步拉近了欧美玩家之间的距离。
欧美整片Play以开放性和包容性的态度展现了其在全球娱乐行业中无可比拟的优势地位。这些现象不仅反映了创作者对创新与个性表达的执着追求，也是全球化背景下文化交流与融合的重要体现。面对未来充满无限可能和机遇的国际娱乐界，我们期待更多来自不同文化背景和专业知识的创新之作，共同见证欧美地区在全球娱乐产业舞台上绽放的璀璨光芒。
这款让人眼前一亮的时尚单品——【ORIGNAL&CO繁华刺绣天丝上衣三件套】
繁华如梦，优雅如诗。
但愿，你我的生活，都能「一路繁花」。
超美新中式三件套=温柔小圆领波浪边天丝刺绣小上衣+内搭小吊带+搭配缎面流光半裙。
繁花似锦的刺绣开满整件衣衫，让整件衣服仿佛拥有了生命，繁花入梦来。
✅优选天丝面料、重工花朵刺绣，立体别致
✅下摆波浪边设计、温柔又治愈
✅柔和的白月光色调 毫不费力拥有浪漫氛围感
✅半裙采用肌理感的自然皱感的醋酸质感面料
✅45度斜裁，更加的废料，将近2米的用料，更加有垂坠感，上身摇曳生姿
它采用优选天丝面料，触感柔滑如水，透气性好很棒，让肌肤在炎热季节也能自由呼吸。
上衣成分中含有30%天丝、34.5%棉纱和35.5%欧根纱，这种混纺设计既保证了舒适性，又增加了挺括感。
天丝刺绣，触感轻盈丝滑，太有东方美了。
轻柔又显得十分贵气，不挑肤色，包容度很广。
特惠价169元
我们不得不提一下它的独特设计！
这款上衣的下摆采用波浪边设计，像海浪一样灵动飘逸，不论是日常穿搭还是特别场合，都能轻松驾驭。
而重工花朵刺绣更是点睛之笔，每一针每一线都透露着匠心与细腻，将繁花盛开的美好瞬间永远留在衣衫上。
繁花入梦，美出新髙度。
穿上它,转身间,光泽在柔和的阳光照射下流转，刺绣的花朵仿佛随着你的舞动而生动起，将法式浪漫感体现的淋漓尽致，像是油画里走出来的少女。
光滑柔美的布料上，用同色的细线精心刺绣了满布繁花，每一朵花儿都绽放着精致而生动的姿态。
刺绣的工艺古朴而细腻，经过匠心巧手的点缀，为你的优雅造型添上一份与众不同的艺术气质。
圆领设计简约大气不挑脸型，修饰脖颈，凸显柔美的脖颈线条。
盘扣也不会老气，反而提升精致度。
特惠价169元
衣身的提花缎料，浪漫又灵动起到丰富质感的作用。
扣子我们更换的是珍珠扣，比原来的扣子更加显气质又低调含蓄，整体look也更加贵气时髦。
雅致的魅力、高级耐看，版型轻松不束缚，带来舒适的穿着体验时刻展现优雅姿态。
如果你是一个喜欢细节的人，那一定会爱上这款三件套。它不仅在视觉效果上令人惊艳，还兼具实用性。
米色调清新自然，百搭不挑人，无论你是肤色偏白还是偏黄，都能轻松hold住。
尺码方面提供M和L两个选择，可根据具体尺码表挑选适合自己的尺寸。
还有模特配套的半身裙。
✅采用肌理感的自然皱感的媲美醋酸质感面料
✅45度斜裁，更加的废料，将近2米的用料
✅更加有垂坠感，上身摇曳生姿，随性自由，赚足回头率
✅侧面单侧开叉设计，更加的方便和灵动
✅单侧拉链设计（其他版本都没有），140斤都能轻松穿
上身非常显质感又舒适的半身裙，区别于市场上一般的廉价缎面布料！
这款的质感真的可以说媲美真醋酸了，布面有些微皱肌理感是很有高级光泽感！
上身就是吸睛的存在，摸起来特别丝滑有质感，上身垂坠有型。
掌柜的版型对身材没有什么限制也不会很宽松，走路间透露着慵懒随性的感觉好看又舒服，上身就是韩剧里走出来的精致姐姐。
侧开叉的设计还很好地显腿长。
香槟色，不刺眼缺夺目的温柔，轻松打造高级感。
搭配我们的刺绣小上衣，新中式的味道不就来了，温柔典雅的气质一下就出来了。
当然，一件好衣服不仅要看它本身，还要看它与其他单品的搭配效果。
这款三件套非常适合搭配简约高跟鞋或小白鞋，再加一个精致的小包，你就是街头好靓的风景线。
而且它也能轻松应对不同场合，无论是约会、逛街还是参加正式活动，都毫无压力。
偷得浮生半日闲，就喜欢这种新中式穿搭，温柔又寂静的感觉。
休闲有范宽松的版型，不受束缚包容性好。
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