秘技105：神秘灭火歪歪衍生机运奇遇：探索火场的秘密与救赎之旅，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大摩：升同程旅行(00780.HK)目标价至28港元 评级“增持”以前我们是小孩的时候，被父母打，是“家常便饭”。
问题：秘技105：神秘灭火歪歪衍生机运奇遇：探索火场的秘密与救赎之旅
在人类历史的长河中，火灾是不可避免的一部分。无论是森林大火、城市火灾还是工业火灾，每一次灾难都可能带来巨大的人员伤亡和财产损失。尽管消防员们竭尽全力扑灭火焰，但仍有无数的神秘灭火歪歪衍生机运奇遇等待我们去探索。在这个充满冒险与神秘的故事中，我们将揭示隐藏在火场深处的秘密，并见证一场拯救世界的旅程。
故事始于一个偏远的小山村，这个村庄位于一座荒芜的山丘之上，四周环绕着浓密的森林。这里的生活看似平静而安宁，直到一天，一场突如其来的森林大火打破了这宁静。村民们纷纷逃离家园，只有两位老人——年迈的阿婆和年轻的青年男子杰克，在危急关头挺身而出，决心用他们的智慧和勇气扑灭火场。
阿婆告诉杰克，这片森林曾遭受过一次严重的破坏，火灾的原因是由一场未知的自然灾害引起的。这场灾害摧毁了村庄的一切，包括所有的建筑、树木和水源，使得火势迅速蔓延。尽管情况严峻，阿婆却坚信，只要他们找到一种特殊的灭火方法，就一定可以控制住火势并拯救村庄。
于是，阿婆开始向杰克传授她从过去生活中获得的宝贵经验。她告诉杰克，火灾通常都会产生一种叫做"歪歪衍生机运"的现象，这是一种源于自然界的神秘能量，可以通过巧妙地利用这种能量来抑制火势。她强调说，这种能量既可以用于灭火，也可以用于引燃新的火源，甚至可以改变火势的方向，使它不再朝向村庄的方向蔓延。
要掌握这种神奇的能量并不容易。你需要理解火灾的特性，了解其燃烧的方式和规律。你必须具备一定的知识和技能，如热力学、化学动力学等，以便能够精确地模拟和分析火灾现场的各种条件。你还需要有深厚的哲学思想，懂得如何将这种力量运用到解决问题的策略中。
面对这些挑战，杰克并没有退缩，他决定亲自去体验这一神秘的力量。他深入森林，研究火灾的过程和规律，试图找出其中的奥秘。他观察到了许多奇特的现象，比如火焰的扭曲、烟雾的形状变化以及空气中弥漫的特殊气味。他通过实验和推理，逐渐建立起了一套完整的理论模型，预测了歪歪衍生机运的影响方向和强度。
经过无数次的试验和尝试，杰克终于找到了破解火灾的关键。他发现，如果在火灾发生时，能够快速释放出大量的正能量，就能够有效地抑制火势，使其无法继续向前蔓延。他还发现了另一种影响火势的方法——引导火势。他使用艾叶和草药，混合成一种特殊的溶液，将其涂抹在火堆的周围，这种溶液会慢慢分解为氧气和二氧化碳，形成一个稳定的气流，使得火势无法进一步燃烧。
这个过程充满了危险和挑战，但是杰克凭借他的智慧和勇气，成功地克服了这一切。他不仅救出了村落的人们，还成功地阻止了一场毁灭性的火灾。他的经历被村民们称为"歪歪衍生机运奇遇"，也成为了村庄历史上的一段传奇故事。
在这个神秘的故事中，我们看到了人们在困境中的坚韧和智慧，看到了对生命的尊重和敬畏，更看到了生命与自然环境之间微妙的关系。正是在这个过程中，我们学会了如何在面临灾难时，不屈不挠，勇敢面对，以智慧和勇气去探索和解决困难，最终实现生命的救赎和重生。
秘技105：神秘灭火歪歪衍生机运奇遇告诉我们，无论是在现实生活中，还是在虚拟世界中，我们都面临着各种各样的挑战和
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
摩根士丹利发布研报称，计及最新外汇预测后，将同程旅行(00780.HK)目标价上调8%，由26港元升至28港元，而盈利预测及其他重要预测则维持不变，续予“增持”评级。大摩预计，今年中国旅游需求将保持强劲，消费将由购物转向旅游或体验，而同程将在低线城市、交叉销售(cross-selling)上升、新业务和国际扩张的带动下，继续扩大市场份额。
投行对该股的评级以买入为主，近90天内共有22家投行给出买入评级，近90天的目标均价为24.57港元。方正证券最新一份研报给予同程旅行推荐评级。
机构评级详情见下表：
同程旅行港股市值515.82亿港元，在旅游综合Ⅱ行业中排名第1。主要指标见下表：