高清美女动态壁纸：瞬间展现女性魅力，120秒全屏免费在线欣赏！，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“结石姐”Jessie J确诊早期乳腺癌得好成绩的关键。今天就为大家奉上中考各科答题
关于高清美女动态壁纸：瞬间展现女性魅力，120秒全屏免费在线欣赏
高清美女动态壁纸以其细腻的画面和丰富的色彩渲染，为现代人带来了全新的视觉享受。这些精美的图片以女性为题材，通过高清的画质和动态的展示方式，不仅能够充分展现女性的美丽与魅力，同时也为用户提供了一种全新的在线观看体验。
高清美女动态壁纸的最大特点就是其细腻的画质。每一张画面都是由精心挑选的艺术图片经过后期处理而制成的，无论是构图、色彩还是光影效果，都达到了极致的精细度，使得每一帧都像是活生生的人物在眼前展现。这种细腻的画质不仅能让用户感受到艺术作品的质感和美感，更能够真实地还原出原作的魅力和韵味，让每一个欣赏者都能沉浸在其中，被那优雅的气质所深深吸引。
高清美女动态壁纸的丰富色彩也是其的一大亮点。通过对不同肤色、发型、服装等元素的精心选择和搭配，设计师们成功营造出了各种各样的氛围和风格，满足了用户的多元化审美需求。从清新淡雅的田园风到热情洋溢的青春活力，再到神秘冷艳的都市风尚，无一不展示了设计师们的创意和匠心独具。而这些丰富多彩的颜色，则进一步提升了整个画面的生动性和立体感，让用户仿佛身临其境，感受到美的力量和魅力。
高清美女动态壁纸还支持实时更新和全屏播放的功能，使用户可以在任何时间、任何地点，随时随地欣赏到最新的美女动态壁纸。这样便打破了传统的线上传播模式，让用户能够在第一时间获取到最前沿的信息和内容，极大地提升了用户体验的便捷性和互动性。
高清美女动态壁纸并非只限于静态的图片，它还可以通过多种方式进行交互和分享。例如，用户可以通过手机APP进行下载和安装，将自己喜欢的高清美女动态壁纸保存在手机中，随时准备欣赏；也可以通过社交媒体平台直接分享到自己的朋友圈或微博微信等社交网络，让更多的人了解到这一新鲜的视频观赏方式。一些网站和应用也会定期推出新的高清美女动态壁纸，供用户挑选和使用。
高清美女动态壁纸以其独特的画质、丰富的色彩、以及人性化的交互功能，成功吸引了众多对高质量图像和丰富信息需求的用户，成为了现代人生活的一部分。无论是用于装饰家居空间，还是作为个人的个性化展示，高清美女动态壁纸都能带给人们无尽的惊喜和享受，让女性魅力在屏幕前得到全面的展现和升华。让我们一起在这个高清的世界里，尽情感受那一抹美丽的裙摆，领略那份独特的女性风情吧！
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
近日，“结石姐”Jessie J在视频中透露自己确诊早期乳腺癌，她表示将在6月演出结束后休息一段时间投入治疗，会以健康的状态带着更多音乐作品回归。
Jessie J(婕西·J)，全名杰西卡·艾伦·科尼什(Jessica Ellen Cornish)，1988年3月27日出生于英国伦敦市雷顿布里奇区，英国流行女歌手、词曲创作者。