探索无门槛、高清大作的成人在线影视福利：海量内容与优质观影体验全无束缚！，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阎良公安开启“绿色通道”护航高考而如今国内巨头们动作频频，但每一招背后总有亚马逊Prime的影子。
标题：探索无门槛高清大作成人在线影视福利：海量内容与优质观影体验全无束缚
在当今信息爆炸的时代，互联网已成为人们获取娱乐、学习和社交的主要途径。随着科技的进步，网络视频平台如Netflix、Amazon Prime Video、Vudu等已经深入到人们生活的各个角落，其中以成人在线影视服务最为受到关注。这些平台不仅提供丰富多样的电影、电视剧、纪录片、体育赛事等内容，更以其无门槛、高清大作的特点，实现了对观众深层次的满足和娱乐。
无门槛在线影视服务的最大优势在于其开放性和包容性。无论你是资深影迷还是新晋观众，无论是喜欢悬疑惊悚、科幻动作、言情浪漫、历史战争还是古风武侠等各种类型的影视剧，都能在这里找到适合自己的播放资源。这得益于平台对版权保护的严格要求，确保每部作品都经过精挑细选，保证了观众享受到的都是高质量、正版的内容。用户可以根据自己的兴趣喜好、观看时间、观影环境等多种因素进行筛选，大大提升了选择的灵活性和效率。
高清大作是无门槛在线影视服务的一大亮点。这些大制作通常由业内顶级导演、编剧团队精心打造，画面精美、细节生动，色彩饱满、氛围浓厚，具有极高的艺术价值和观赏性。许多高清大作还提供了丰富的配音和字幕，为不同语言背景的观众带来了沉浸式的视听体验。通过对镜头的精准掌控、声音的完美表达，这些大作既能满足视觉和听觉的双重需求，也能让人感受到艺术创作的魅力。
优质的观影体验也是无门槛在线影视服务的重要组成部分。平台会定期更新各类影片，使用户能够及时获得最新鲜、最热门的作品。为了保证用户能随时随地享受高清大作，许多平台还会提供24小时不间断的在线播放服务，让用户可以在任何时间、任何地点都可以欣赏到自己喜欢的影视作品。平台还提供了多种付费模式供用户选择，如月卡、季卡、年卡等多种套餐，让用户可以根据自身的经济状况和观影需求自由选择。
探索无门槛高清大作的成人在线影视福利，不仅体现在海量内容的选择上，更体现在高清晰度、高品质和优质观影体验上。对于广大消费者来说，这样的平台无疑为我们打开了一扇通往无尽娱乐的窗口，让我们足不出户就能享受到全球范围内丰富多样的影视盛宴。让我们共同期待未来更多无门槛、高清大作的在线影视福利，一同探索这个数字化时代的精彩世界！
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
阳光讯 （记者 熊玺 文/图） 一年一度的高考即将来临，阎良的考生们，你们的必备入场证件准备好了吗? 如若身份证到期或损坏、丢失，请不要着急！为确保所有考生顺利参加考试，公安阎良分局为广大考生提供身份证办理“绿色通道”服务。
近期，身份证到期、损坏或者丢失的同学，可携带户口簿、原身份证或者护照等公安机关签发的有效证件之一，前往就近的公安派出所户籍窗口，办理身份证“绿色通道”业务，优先受理、优先制证。高考当天，如考生不慎丢失身份证，公安机关可办理临时身份证或开具户籍证明，最大限度为考生做好服务保障工作。
据悉，分局户政大厅、各派出所户籍室，在工作中严格落实此项便民利民举措，为考生和家长提供贴心服务。6月4日，学生崔某在家长的陪同下来到北屯派出所户籍室，因身份证丢失，需要补办身份证。为了方便考生，民警了解情况后，立即通过“绿色通道”模块，受理了身份证办理业务。