书屋恋情：探寻图书馆的甜蜜浪漫，揭秘图书室里的女主人风采，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端午小长假长沙市共接待游客近500万人次，同比增长 27.41%她曾是大名鼎鼎的星女郎，和杨子搭档演了不少电影，虽然大多数不太受欢迎，甚至一度成为杨子直播间的“吉祥物”，她的事业发展真是让人堪忧。
以下是关于“书屋恋情：探索图书馆的甜蜜浪漫，揭秘图书室里的女主人风采”的一篇800字文章：
在喧嚣的城市中，有一处静谧的地方，它位于一座历史悠久的图书馆内，名为“书香世界”。这是一座充满知识和文化的宝库，也是人们寻找宁静与知识源泉的理想之地。在这座图书馆里，不仅有学术的气息，更有那些让人流连忘返的爱情故事。
走进书香世界，首先映入眼帘的是宽敞明亮的大厅，墙上挂着各式各样的书籍，色彩斑斓，既有古老的线装典籍，也有现代的电子版图书。天花板上悬挂着几盏古老的吊灯，照耀着室内的一切，为这个浪漫的场所增添了几分复古的魅力。每当夜幕降临，这些灯光就会被调暗，图书馆内部显得更加神秘而温馨，仿佛一位慈祥的母亲正在款待她的孩子。
进入图书馆的第一刻，你会被那优雅而深沉的女主人吸引。她是一位身材曼妙、气质非凡的女性，一头乌黑浓密的秀发如同瀑布般倾泻下来，搭配那一袭白色的小礼服，尽显典雅端庄之态。她的笑容如春日的阳光温暖明媚，给人一种舒适而又宁静的感觉。她的眼神里充满了对知识的热爱和对生活的热忱，每一个微笑都透露出一种独特的魅力，那就是一个智慧的女性散发出来的光辉。
在这个充满书香的世界里，女主人的工作是负责管理图书，整理借阅登记簿，维护图书馆环境，以及处理读者咨询问题等。她每天都会准时到达工作岗位，开始了一天的忙碌。她会细心阅读每位读者的借阅记录，以确保图书的安全和合理存放；她也会定期盘点图书，检查是否有破损或损坏的情况，及时修复或补充；她还会组织各类图书讲座，邀请专业人士进行讲解，帮助读者更好地理解和使用图书内容。
在图书馆中，女主人不仅是一位管理员，更是一位引路人。她用自己丰富的知识和耐心的服务，引导每一位读者找到他们感兴趣的书籍，解答他们的疑问，分享他们的感受。她的每一份热情和耐心，都深深地打动了每一位读者的心，让他们在这个看似平静的环境中感受到了知识的力量，也体验到了图书馆的甜蜜浪漫。
这就是“书香世界”，一所充满爱意的图书馆，一所充满智慧和情感的图书馆，一本让人流连忘返的书屋恋情。在这里，我们不仅可以学习到知识，也可以感受到爱情的美好，更可以领略到一个女性的独特魅力。在这里，我们可以看到女主人的辛勤付出，可以看到她对知识的热爱和对生活的热忱，可以看到她在图书馆中的甜蜜浪漫。这就是“书屋恋情”，一场充满故事和感动的爱情之旅，一场让我们共同品味生活美好，共享读书乐趣的故事。
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
石燕湖景区成游客喜爱的热门打卡地之一。图为游客在参与划龙舟体验。
5月31日，端午佳节，2025湖南音乐季——“童年的时光机”电影动漫视听交响音乐会在长沙音乐厅精彩上演。
根据手机信令大数据、银联商务数据综合建模分析，2025年端午假期三天长沙市共接待游客498.78万人次，同比增长27.41%；游客总花费29.95亿元，按可比口径同比增长17.79%。
三天小长假，长沙除推出众多传统民俗活动外，还迎来多场音乐盛宴。2025长沙草莓音乐节在长沙国际会展中心唱响，梅溪湖国际文化艺术中心大剧院、长沙音乐厅等场馆也上演了动漫音乐会等活动，本地乐迷听个过瘾，全国乐迷“迁徙”长沙，音乐节会、听歌消费、新演艺成为节假日文旅新亮点。
全国乐迷“迁徙”长沙草莓音乐节
6月1日至2日，2025长沙草莓音乐节唱响，首日演出便以超强阵容和乐迷的狂热氛围点燃了整个南广场。陈粒、告五人、陈绮贞等音乐人轮番登台，三大舞台音浪交织，数万乐迷在跃动的鼓点中，共同开启这场一年一度的音乐盛会。