女女色窝窝：神秘与浪漫交织的秘密代名词——揭秘女女色窝窝的魅力，【南篱/黄金】一时半会儿，黄金很难下看似无害的提问，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在舒适性方面，YU7 拥有前排头部空间 100mm，后排头部空间 77mm，后排膝部空间 73mm，除了在副驾配备了零重力模式，在主驾也同样配备了零重力座椅，这对于经常开车的车主来说还是非常方便的。
中国传统文化中，“女子如花”的形象深入人心，尤其是女性在社会中的地位和权益受到广泛关注。其中，一个具有神秘感、浪漫色彩的代名词——“女女色窝窝”，一直以来都以其独特的魅力吸引着人们的关注。
“女女色窝窝”并不是泛指任何一个女性群体，而是特指那些被赋予了特殊性特征，既有女性柔美的一面，又不失独立自主的精神特质的一种女性群体。她们或身材修长、面容清秀，或衣着雅致、举止端庄，无论是谁，都能散发出一种与众不同的气质和韵味。这种别样的个性和风采，不仅体现在她们的外貌上，更体现在她们的行为和态度上。
从外貌上看，“女女色窝窝”往往拥有着温婉的线条和流畅的曲线，宛如一幅精致的国画，流露出一种含蓄而迷人的美感。她们的身体比例和谐，丰满而不失骨感，娇小而不显纤弱，无论是在视觉还是触觉上都充满了吸引力。这样的身体曲线，既能满足人们对美的追求，又能展现出女性的独特魅力。
从性格上看，“女女色窝窝”通常有着独立自主、坚韧不拔的性格特点。她们不依赖于他人的评价或压力，有自己的人生规划和目标，勇于追求自己的梦想，即使面对困难和挫折也不会轻易放弃。这种精神风貌，既是对女性力量的肯定，也是对女性独立性的尊重。她们也具备强烈的责任心和担当意识，懂得在家庭、事业和社会三者之间找到平衡，用自己的行动影响和改变世界。
从社交关系上看，“女女色窝窝”往往有一种独特的社交圈子和文化氛围。她们善于把握人际交往中的微妙之处，懂得如何在社交场合展示自己，展现自己的独特魅力。她们擅长与人交流，乐于分享生活经验和智慧，同时也能够倾听他人的心声，理解他人的立场和需求。这种人际关系的构建，不仅丰富了女性的社会经验，也提升了她们的人格魅力。
尽管“女女色窝窝”有其独特的魅力，但它并非完美无缺。由于社会文化背景的不同，不同地区的女性可能在外表、性格和社交圈子等方面存在差异，这就使得“女女色窝窝”并非所有的女性群体都能够完全符合这一代人的审美和期待。如何发掘和传播“女女色窝窝”所具有的独特魅力，并使其更好地适应现代社会的需求，便成为了现代女性面临的挑战。
随着时代的变迁和社会的发展，“女女色窝窝”的魅力正逐步显现出来。她们不仅拥有人类普遍的美丽、独立、善良等优点，而且在情感表达、行为塑造、人际关系等方面也有着独特的视角和思考方式。我们应该以开放的心态接纳和欣赏“女女色窝窝”，通过挖掘和弘扬她们的独特魅力，推动性别平等和女性解放，让每一位女性都有机会绽放自己的光彩，实现自我价值和幸福生活的目标。这就是“女女色窝窝”作为神秘与浪漫交织的秘密代名词所蕴含的真实内涵。
2025.06.04 周三 文/南篱
各位好，我是南篱，一个财经人。
题目指的下，是暴跌下趋势线的下。
现在的大黄走的，上下皆乱，缠成一团了快，不等非农快刀斩乱麻，现在跟它在这儿纠结个什么劲。维持相对高位的扫盘被，上看前高，下看前低，在昨天的下调中，关键高低点给你定了个遍。
特别是下方的3333，槽点很多啊朋友。周二的文章还在提到，黄金在六月第一天的上涨并没有完成回踩，所以在上涨途中目标缩量是其一，其二是或有往3330±3的区间测试的概率。
说起来还得谢谢这个注水数据？震荡十个小时之后，斐波那契的46一带还没来得及发力，直线被739的职位空缺震惊下压。虽然但是，最终实体部分仍然是守着3346，说明这个影线的下探，只是顺便而已。这之后，在日线中先一根大阳，后一根调整的小阴，今天的关键，自然就放在了前高3391的得失上。
距离非农日（6月6日）还有一个多交易日，除了老生常谈的关税、债务、地缘等暂时正在谈判但结果未知的风险之外，还有“掺水”的数据忍不住开始冒头。
老美劳工部发布的《职位空缺及劳动力流动调查》(JOLTS)显示，4月职位空缺增加19.1万个，达到739.1万个。表面看起来贼繁荣，可提供的劳动岗位很多，企业的扩招，直接代表对未来经济或当前赛道尤其看好。不仅对黄金瞬时利空，还有可能拔高非农就业的高度。
但阴影的角落，裁员人数增加19.6万人，创九个月来最大增幅。暗示随着关税不确定性使经济前景黯淡，劳动力市场状况正趋软。
综上考虑一下，非农数据繁荣，但失业率代偿？（似乎又回到了四月的情况）
当前情况就暂时不考虑太多了，不破位，就一直在这个区间中反复，也挺烦的。虽说辅助指标大多失去了用处，但从四小时来说，布林三轨持续向上，MACD快慢线死叉将至未至，呈现粘合状态，说明对黄金来讲，当前的3363—68视为一关，若上方失守，才会往前高发起测试。
此外，四小时K线本身是构成了上涨五浪的雏形的，当前第五浪正在运行，那五浪终点，是要刷新3391无疑。但注意，五浪不可低于四浪的拐头处，所以关注实体3346，影线3330一带的测试，刷新之前，作为支撑即可。
处于高位的运行，一旦破位，能走出多少惊喜（或惊吓），还是拭目以待。非农的破局，还是老样子，团播陪各位度过。
免责声明：文章不作为建议仅供参考，具体交易思路将在实盘给出。
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