步入扑克新时代：18岁成人纸巾准备指南，从入局到结束全攻略，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原创 60岁，50万元存款，够养老吗？作为网红出身的马筱梅，在嫁给汪小菲后，也是一跃成为豪门阔太。这样的成就在网红圈中，也算是独一份的。
六月的阳光洒在桌上，满目都是热气腾腾的扑克牌。在这个充满欢乐和挑战的世界里，人们开始享受着扑克游戏带来的无尽乐趣。作为18岁的成年纸巾准备指南，这个攻略旨在帮助你全面了解并掌握扑克入门、技巧、策略以及如何成功地融入扑克桌上的各种角色。
一、入局阶段
1. 确定你的目标：你需要确定你要玩哪种类型的扑克，如德州扑克、标准扑克、桥牌等，以及你的目标是什么，比如是初学者还是高手，或是寻找新的竞技挑战。这将有助于你选择合适的扑克策略和打法。
2. 理解扑克规则：每个游戏都有自己的规则，包括游戏的玩法（如手牌数量、出牌顺序等）、对局结构（如主客制、四人赛等）以及基本的扑克术语（如大王、小王、Joker等）。熟悉这些基础知识可以让你在游戏中更加游刃有余，避免出现错误或困惑。
3. 保持冷静：扑克是一项需要技巧和战略的游戏，尤其是在压力下进行决策时。始终保持冷静和理智，不要让情绪控制你的行动，理性分析手中的牌面，做出符合逻辑的选择。
4. 学习基本的手牌管理：扑克中每种牌都有其独特的价值，如炸弹、同花顺、顺子等，学习如何正确管理和使用这些牌，以提高你的胜率。
5. 阅读比赛录像：观看专业扑克赛事或者参加线上直播课程，了解一些知名选手的比赛策略和实战经验，从中汲取灵感和启示，提升自己的技术水平。
二、发展阶段
1. 跟随新手指导：对于新接触扑克的朋友来说，跟随新手指导是非常重要的一步。他们通常会提供基础的扑克牌知识和常用的牌型，例如三带一、四张炸等，并教会玩家如何有效运用这些基础技能。你可以通过阅读初级扑克书籍或者在线教程来了解这些内容。
2. 练习打牌技巧：随着理论知识的积累，开始练习打牌技巧。这可以通过实战的方式进行，例如和朋友一起打牌、参加模拟比赛、或者通过网络资源下载各类扑克训练软件进行自我训练。
3. 掌握游戏策略：除了基本的牌型管理外，你还需要学会掌握一些更高级的扑克策略，例如“逆变策略”、“反直觉策略”、“卡库翻倍策略”等。这些策略可以帮助你在特定情况下更好地应对对手，增加赢得比赛的可能性。
4. 比赛经验积累：在实战中不断尝试不同的策略和战术，同时记录下自己的胜利和失败，通过观察总结，找出最有效的应对方法。这样不仅可以增强自己的实战能力，还能不断提升自己的应变能力和判断力。
三、结束阶段
1. 定期更新技能：随着扑克游戏的发展，新的牌型和策略层出不穷。定期更新自己的技能并适应新的游戏环境是必不可少的。阅读最新的扑克新闻、参加研讨会或者线上论坛，获取最新的牌型动态和最佳实践。
2. 寻求反馈和建议：寻找一位扑克教练或者加入扑克社区，向他们请教问题、寻求反馈和建议。他们的经验和智慧可以帮助你在游戏中取得更大的进步。
3. 培养社交技巧：扑克不仅仅是游戏，更是社交活动。通过参加扑克聚会、交流心得等方式，与他人建立友谊，拓展人际交往圈子，这对你的扑克生涯有着深远的影响。
步入扑克新时代，成为18岁的成年纸巾准备指南，需要从入门到结束进行全面的规划和学习。无论是了解扑克规则、掌握游戏技巧，还是培养竞赛策略、理解游戏策略，都需要坚持不懈的努力和热情。只有这样，才能在扑克的海洋中游刃有余，收获属于自己的精彩时刻
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
现在有不少人不信任社保，特别是延迟退休政策出台后，认为社保不划算，还不如存钱养老。
假设到了60岁，存了50万元，够不够养老呢？今天就来分析一下。
先说说到了60岁，真的能存到50万元吗？假设一个月存1000元，一年就是12000元，存够50万元，需要41年6个月。那就需要从18岁就开始存钱，但这个年龄，很多人还在上学，都没开始赚钱。
那就每个月存1500元，一年就是18000元，存够50万元需要27年7个月。那就是从30岁左右开始存钱，到60岁差不多能存到50万元。
当然，上面的情况都是理想状态，现实可能是另一回事。就问问大家，有多少人每个月能固定存1500元？
要知道除了混到高管级别的，大多数普通人的赚钱能力是有天花板的。大学刚毕业那几年，工资不是很高，到了30岁左右，开始逐渐上涨。但到了35岁之后，开始涨不动了。每个地方都有一个封顶值，像在深圳这种一线城市，月薪2万是个门槛。
到了四五十岁之后，很多人的赚钱能力又开始逐渐下降，不少人可能连稳定的工作都找不到。
所以，到60岁，存到50万元，别以为很容易。银行为什么设置50万元的赔偿标准？那是因为99%以上的储户存款不超过50万元。