揭秘AAA级毛：其起源与独特性探索——揭秘毛的神秘面纱，从湘江到香江 湖南名优特产「香」袭香港！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2. 张新成与李兰迪的七年恋情是否已告一段落？4月30日，张新成发布了一张登山的照片，细心的网友发现这张照片与李兰迪在2024年5月的登山场景如出一辙，似乎暗示两人的感情依旧。然而，张新成很快将这条动态删除。同一天，李兰迪的工作室也悄然移除了相关的旧照片，随之而来的，是社交平台上对他们“恭喜单身”的留言如潮水般涌现。这些举动被外界广泛解读为分手的前兆。两人因2017年合作的剧集《你好，旧时光》而相识，正是剧中林杨与余周周的甜蜜互动让他们的关系延续至今。但自2025年4月后，他们在社交媒体上的互动逐渐减少，李兰迪更是删除了多张与恋情相关的旧照。据一位资深粉丝透露，二人其实早在去年便已分手，双方粉丝之间关系紧张的消息也不绝于耳。此外，还有传言称，两人的分手原因涉及家庭压力和事业规划的分歧。2025年因此成了娱乐圈CP分手的高峰年。
问题：揭秘AAA级毛：起源与独特性探索
AAA级毛，作为中国乃至全球极少数拥有完整、高质量毛发的人群群体之一，一直以来以其独特的生物化学和生物学特性广受人们关注。本文将深入探讨AAA级毛的起源、特性和独特性的探究。
我们需明确AAA级毛并非普通人类所拥有的单一毛发类型，而是指拥有高度发达、精细且密集的毛囊结构，其毛质呈现出极高密度、长度、粗细和质地的独特性。在遗传学上，AAA级毛与常人毛发有着显著差异。它们的基因组中含有大量的毛囊干细胞，这些细胞可以快速生长并产生全新的毛发细胞，从而形成具有特定特征的毛发。这种特殊的毛发再生机制使得AAA级毛能够迅速应对环境变化和遗传因素的影响，保持其外观和功能的稳定性。
从生物学角度出发，AAA级毛的独特性主要表现在以下几方面：
1. 毛囊结构高度复杂：AAA级毛的毛囊数量丰富，直径约50微米左右，比普通人的毛囊要大且密集，每根头发的毛囊数量达到数千个甚至数十万个。这样的毛囊结构不仅能够高效地生产出新的毛发，还能够在受到伤害或损伤后快速恢复，并且具有较强的抗压性和修复能力。
2. 丰富的毛囊干细胞：AAA级毛的基因组中含有大量的毛囊干细胞，这些细胞可以分化为不同类型的毛发，如短发、中长发、长发等，满足了人体毛发生长的不同需求。而且，毛囊干细胞具有自我更新能力和免疫调节功能，这使其具有强大的再生能力。
3. 高度适应性和适应性：AAA级毛的毛发组织对各种环境因素（如气候、温度、压力、营养状况等）具有高度的适应性。它们能通过调整基因表达和毛囊发育过程，使毛发在短时间内恢复原有状态，以应对生活中的各种变化。它们也可以通过自我保护机制，降低毛发受损的风险，提高自身的生存和繁衍概率。
4. 独特的生理学功能：AAA级毛的毛发富含角蛋白和其他蛋白质成分，这些蛋白质在毛发的生长过程中发挥着至关重要的作用。例如，角蛋白是构成毛发的核心蛋白质，具有良好的保暖、保湿和染色性能；而丝氨酸、苏氨酸等氨基酸则参与毛发的合成和更新，保证毛发的正常生长和代谢。
AAA级毛的起源和发展经历了一定的历史和进化过程，其独特的生物化学和生物学特性与其高度发达的毛囊结构密不可分。由于AAA级毛的数量相对较少，现有的研究主要集中在基因、病理和临床应用等方面，对其深层次的科学原理和生物学意义尚存一定的未知和挑战。随着科技的发展和人们对毛发认识的深化，未来的科研人员必将更深入地揭示AAA级毛的奥秘，为我们揭示生命的奇迹和自然规律提供更多的启示。
华声在线6月3日香港电（全媒体记者 肖秀芬） 6月1日，由香港30个省级同乡社团联手打造的“第三届同乡社团家乡市集嘉年华”在香港维多利亚公园盛大启幕。这场持续至6月5日的盛会，云集300个全国各地特产摊位、30个“中華美食街”熟食档口，并献上近200场文艺演出。今年更创新增设“新兴科技体验区”与“运动互动体验区”。受香港湖南联谊总会盛情邀请，湖南省30余家品牌企业携湘瓷、湘绣、湘莲、湘茶、湘酒等数百款“名优特”产品精彩亮相，以浓郁“湘”味点燃香江热情，掀起了一股强劲的“湖南热”！
步入活动第三天，湖南展区热度持续攀升，各展位前人潮汹涌。长沙臭豆腐的独特香气、毛氏红烧肉的诱人色泽、醴陵瓷器的典雅精致、湘西莓茶的清新回甘、东江湖鱼的鲜美可口、安化黑茶的醇厚底蕴……一众地理标志产品牢牢吸引着香港市民的目光。莲子、百合、山茶油、腊肉、米粉、辣椒等地道农产品同样备受青睐。更令人瞩目的是，酒鬼酒、武陵酒、“壹德壹”常德米粉、“蒸浏记”浏阳蒸菜等湖南知名品牌及老字号首次登陆家乡市集，以其独特湘味成功征服了香港市民的味蕾，购买者络绎不绝。
本次湖南展团不仅带来舌尖上的盛宴，更展现了多元产业风采。制造业巨头蓝思科技集团携前沿科技产品亮相，在“新兴科技体验区”生动诠释了湖南“高精尖”的科创实力。同为工程机械巨擘的三一集团，其展出的精巧工程车模型吸引了众多粉丝追捧，这些逼真的模型更成为家长们在“六一”儿童节为孩子们选购的热门礼物，人气十足。 湖南康辉旅行社则倾力推介“大湘西”的灵秀山水与精品旅游线路，邀港人共赴潇湘。而区域品牌“星沙甄选”更是借力嘉年华平台，成功打开了海外市场的新通路。
以「动感全运 乐聚维园」为主题的运动互动体验区是本届市集另一大亮点。35个运动体验摊位与5个互动区热闹非凡，市民既可体验足球、手球、保龄球、羽毛球等传统项目，更能感受由湖南青委会筹备的电子龙舟竞技项目所带来的沉浸式运动新体验，传统体育与现代科技在此完美交融。
香港特区政府政务司司长陈国基在开幕致辞中高度评价家乡市集嘉年华，称其“以乡情促交融”，既为乡亲提供了亲情交流的温暖平台，更担当起促进香港与内地各省市人文交流和经贸合作的坚实桥梁。此次湖南名优特产及企业的集体“香江行”，正是这一平台价值的生动体现，成功让香港市民感受到“湘”飘四溢的湖南魅力，为香港的发展贡献湖南重要力量。
责编：洪晓懿
一审：洪晓懿
二审：蒋俊
三审：谭登
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