健身教练实战手册：挑战六大关键部位下拉漫画揭秘！，入住杭州一亚朵酒店发现“医院枕套”？涉事酒店致歉看似无害的提问，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《四味毒叔》作为影视文化行业垂直文字、视频表达平台，欢迎有个性、有观点的导演、制片人、编剧、演员、经纪人、评论人、出品人等前来发声，或脱口秀，或对话，观点不需一致，但求发自内心。
铁腕健身教练实战手册：挑战六大关键部位下拉漫画揭秘
在当今的健身行业中，每一个健身教练都需要具备专业的技能和丰富的经验，才能帮助学员更好地掌握运动技术、提高身体素质、塑造完美的身材。而《健身教练实战手册：挑战六大关键部位下拉漫画揭秘》这部实用指南，以其独特的视角和生动有趣的形式，为我们揭示了健身教练训练中不可或缺的重要部分——下拉训练。
下拉训练是全身肌肉群锻炼的核心手段之一。它的主要目标是通过模拟下拉动作来刺激肌肉增长和塑形。在实战手册中，我们将解读六大关键部位下的下拉动作，分别是：
1. 腹肌：通过下拉动作将腹部肌肉（腹直肌、腹横肌、腹外斜肌）拉向脊柱，从而达到紧实、翘臀的效果。对于初学者来说，可以采用哑铃或者杠铃进行下拉训练，先从2-3RM开始，逐渐增加重量和次数。
2. 背部：通过下拉动作可增强背部核心肌群，包括腰椎旁肌肉（腰方肌、腰侧肌）、后背肌群（斜方肌、竖脊肌）。练习时可以选择硬拉、俯卧撑等动作，并配合腹部、胸部以及腿部力量的训练，以保持背部稳定性和均衡性。
3. 臀部和大腿：下拉动作对臀部和大腿肌肉有很好的刺激作用。如使用深蹲或站立硬拉进行下拉训练，能够有效提升大腿二头肌的力量，同时强化臀大肌及大腿内侧线条。在做深度或幅度较大的下拉动作时，可以配合上腹部和背部的动作进行辅助训练，使整个训练更加全面和协调。
4. 肩部和手臂：下拉动作可以强化肩部和手臂肌肉，特别是三角肌、肱二头肌、三头肌等。比如，我们可以选择自由体操中的摆臂下拉动作，通过模仿肩部上下挥动，来塑造完美的人鱼线。进行反向卷曲动作也能进一步锻炼到肩部和手臂的线条美感。
5. 关节稳定性：下拉训练可以帮助改善关节灵活性和稳定性，减少运动损伤风险。例如，在做腿部下拉时，应避免过度屈伸导致关节受伤，可通过控制训练力度、速度和姿势来实现。
6. 恢复与放松：下拉训练也需要注重恢复和放松，防止肌肉酸痛和僵硬。在训练过程中，可以通过做热身运动、按摩等方式加速血液循环，促进肌肉新陈代谢，降低肌肉紧张度。合理的休息和饮食也是保证身体充分恢复的关键环节，帮助维持最佳的训练效果。
总之，《健身教练实战手册：挑战六大关键部位下拉漫画揭秘》以其图文并茂、深入浅出的方式，详细展示了下拉训练在整个健身过程中的重要性和操作方法，对于初学者和专业运动员都是一本值得反复阅读、揣摩和实践的好教材。无论你是想提升自身竞技水平，还是寻求更科学、更高效的身体管理方案，这本书都将为你提供清晰的指导和实际的操作建议，帮助你在健身路上走得更远、更快。让下拉训练成为你日常生活中不可或缺的一部分，助你塑造健康、匀称的身材，享受健身带来的快乐和满足感！
6月3日，有网友发帖称入住浙江杭州一亚朵酒店时，发现酒店出现了印有医院标签的的枕套。针对相关情况，6月3日，杭州西溪紫金港亚朵酒店抖音账号发布致歉声明：
对于客人反馈的枕套标签问题，我们向客人和所有关心亚朵的朋友们诚挚道歉！经严格核查，确认问题根源是我们店自采的洗涤供应商出现严重工作失误，我们已经中止了与这个洗涤供应商的合作。还对所有房间布草进行了100%全面排查，确认没再发现类似情况。
我们向客人郑重致歉，并第一时间提供了洗涤厂资质文件及布草检测凭证，有幸取得了客人的谅解。我们知道，这不能掩盖我们在查房环节的疏漏。我们给客人带来了不好的体验，也违背了总部的运营管理规定。我们深刻反省，会持续强化布草验收标准，坚决把“员工自查、店长复查、质检抽检”的检查要求执行到位。
我们会直面问题、立刻整改，始终将客人的安全、健康置于首位。衷心感谢大家对我们的监督指正。最后再说声对不起！
杭州西溪紫金港亚朵酒店抖音账号截图
据此前报道，6月3日，一位女网友在社交平台发帖称，自己6月2日入住杭州一家亚朵酒店时，发现枕套上印有“杭州御湘湖未来医院”的标志，系“医院枕套”。事发后，该酒店第一时间给她更换了房间并减免了两天房费，她对处理结果表示满意。
涉事酒店前台工作人员回应称，该情况属实，是门店第一次出现类似情况。
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