揭秘神奇的抖阴技术：控制阴暗情绪的秘密武器，原创 高考体检结果是公开的吗？一文带你全面了解看似无害的提问，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同时，在追剧过程中你也可以问小艺，如“小艺小艺，袋鼠真的能拉雪橇吗”，小艺也会为你进行专业解答。在鸿蒙 AI 的全面加持下，华为 Vision 智慧屏 5 的百科问答能力与手机端拉通，化身成为一位无所不知的生活百事通。其知识库极为丰富，涵盖了生活百科、影视资讯、学习教育等众多领域，更是支持连续问答，真正实现了“畅聊无阻”。
【神秘的抖阴技术：控制阴暗情绪的秘密武器】
在我们的日常生活中，情感波动、情绪低落常常困扰着我们。有时候我们会感到自己沉浸在一种深深的阴影中，这种阴影可能来自于内心的焦虑、痛苦或者抑郁。最近科学家发现了一种名为“抖阴”的神奇技术，它能够帮助我们有效地控制和调节消极情绪，从而摆脱负面的影响，重新找回生活的乐趣。
抖阴技术是一种心理疗法，其核心原理是通过特定的手势或动作，引导大脑释放出一种称为“抖阴激素”的化学物质，这种物质被证明能有效缓解消极情绪，并且可以促进大脑内部的自我修复和调整过程。抖阴技术通常包括以下几个步骤：
1. **选择合适的抖阴手法**。抖阴方法可以根据个人喜好和需求进行选择，常见的有手指摆动、头部摇晃、眼部转动等，这些动作都可以刺激大脑释放出抖阴激素。
2. **放松身心**。在开始抖阴之前，我们需要进行一些简单的呼吸练习或者冥想，以帮助身心进入宁静和平静的状态。这样可以使我们更加集中精力，更好地理解并接受我们的情绪状态。
3. **启动抖阴循环**。一旦我们的身心达到所需的平静，就可以开始实施抖阴循环了。具体的操作方式是将双手自然地握在一起，然后用指尖轻轻触碰掌心，同时用眼神直视前方。在这个过程中，我们要尽可能地保持内心的平静，让抖阴激素在这种状态下逐渐释放出来。
4. **观察反应**。当抖阴激素开始作用时，你会感觉自己的身体变得轻松愉快，肌肉和神经系统也开始放松下来。这时，你可以注意到自己的心跳加速，面部表情由紧张变为轻松，甚至有些笑声从内心深处涌出。
5. **持续重复**。抖阴作为一种非药物治疗手段，它可以持续进行，直到你的消极情绪得到明显改善。一般来说，每完成一次抖阴循环，就需要花一些时间来恢复到正常状态，因此初学者可能会觉得需要几周甚至几个月的时间才能看到明显的改变。
抖阴技术的独特之处在于，它不仅能有效降低消极情绪，还能帮助我们提高生活满意度、增强自信心以及提高社交技能。以下是一些具体的案例：
一位名叫艾米的女孩，由于工作压力大、人际关系疏远等因素导致她长期处于低落的情绪状态。通过学习和实践抖阴技术，她在工作和生活中都取得了显著的进步。她的工作效率有了显著提升，工作上的困难和挫折变得更加容易应对。她的人际关系也得到了改善，与同事之间的互动更加融洽，这让她感受到了被人理解和接纳的喜悦。
抖阴技术的应用范围广泛，不仅限于处理消极情绪，也可以用于治疗各种心理疾病，如焦虑症、抑郁症、强迫症等。对于长期遭受抑郁影响的人来说，抖阴技术无疑是他们治愈疾病的有力工具。
抖阴技术是一种非常有效的情绪调节工具，它可以帮助我们走出情绪的阴影，重新找回生活的乐趣。虽然这种技术可能存在一定的局限性，但是只要我们掌握好它的使用技巧和方法，就一定能够在繁忙的现代生活中找到属于自己的“阴霾”，重拾生活的阳光和希望。无论你是想要改变自己的情绪状态，还是寻求心理咨询的帮助，抖阴技术都是一个值得尝试的选择。
高考体检结果是公开的吗？一文带你全面了解
近日，随着高考日益临近，关于高考体检结果的讨论也逐渐升温。许多考生和家长都在关心一个问题：高考体检结果是公开的吗？本文将带你全面了解高考体检结果的相关情况，解答你的疑惑。
一、高考体检结果的重要性
高考体检是高考流程中不可或缺的一环，其结果直接关系到考生的录取情况。高校在招生时，会根据考生的体检结果，评估其身体状况是否适合报考某些专业。因此，高考体检结果对于考生来说至关重要。
二、高考体检结果的公开性
关于高考体检结果是否公开，这主要取决于各地的具体规定和操作流程。一般来说，高考体检结果并不会像高考成绩那样直接向社会公开。相反，它们通常会被严格保密，并仅向考生本人及其相关招生部门提供。
1. 考生个人获取
考生在完成体检后，通常会在规定的时间内收到体检结果的通知。这些通知可能以书面形式发放，也可能通过电子方式（如学校官网、招生平台等）进行公布。考生需密切关注相关通知，以便及时了解自己的体检情况。
2. 招生部门使用
高校招生部门在录取过程中，会依据考生的体检结果来评估其身体状况是否符合报考专业的要求。这些体检结果通常会被作为招生录取的重要参考依据，但并不会被公开披露。
三、为何高考体检结果不公开
高考体检结果不公开的原因主要有以下几点：
1.保护考生隐私：体检结果涉及考生的个人隐私信息，公开可能会侵犯考生的隐私权。
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