倾听心声：女生如何以诗文诉说自我情感，激发男生共鸣与尊重，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股票行情快报：中国黄金（600916）6月4日主力资金净买入1429.83万元性价比天花板：家人们听我说！新疆长绒棉闭眼冲就完事了！又软乎又透气，穿上跟裹着棉花糖似的，舒服到不想脱！
问题：“倾听心声：女生如何以诗文诉说自我情感，激发男生共鸣与尊重”
在现代社会中，越来越多的女性开始通过文学艺术的形式来表达自己的内心世界和情感体验。这种现象不仅拓宽了女性的艺术视野，也为男性的审美观带来了新的视角，同时也赋予了他们更深入地理解和尊重女性的独特魅力。
女性的诗歌创作往往充满了细腻的情感描绘。她们能够用诗意的语言，将生活中的喜怒哀乐、人间百态，转化为诗歌的旋律和节奏，让读者仿佛置身于其中，感受到生活的酸甜苦辣。例如，“静夜思”、“登鹳雀楼”等古诗词，以其独特的韵律和意境，生动而形象地展现了女性对于家的思念，对自由的向往，以及对人生的深沉思考。这些诗篇中流露出的对美好生活的渴望，对自然壮丽景色的赞美，以及对人生哲理的探寻，都深深打动了男性的心弦，让他们产生共鸣和敬仰之情。
诗歌的创作也注重表现女性的自我认同和自尊。女性往往善于借助诗歌抒发自我情感，展示自己的独特性格和个性特点。例如，“红豆生南国，春来发几枝？愿君多采撷，此物最相思”。这首诗以红豆象征着爱情和执着，女性通过对红豆的深情回忆和感慨，表达了自己对于爱情的坚定追求和对自我价值的自信认同。这种诗歌中展现出来的坚韧不拔和积极向上的精神风貌，无疑会让男性感到钦佩和欣赏，进一步深化了他们在情感方面对女性的理解和尊重。
诗歌的传播和交流也使得女性的情感得以更广泛地传递和理解。现代科技的发展使得诗歌不再局限于传统的纸张和笔墨，而是通过网络、社交媒体等多种途径，实现了诗歌作品的跨时空传播和共享。许多女性通过网络平台发表自己的诗歌，或者参与各种诗歌比赛和活动，将自己的情感和想法以文字的方式呈现给全世界的读者。这种现象既满足了男性对于诗歌形式的新颖感和探索欲，也推动了女性诗歌创作和文化影响力的提升。
女性通过诗文诉说自我情感，既能为男性提供了一个全新的审美角度，也能激发他们的共鸣和尊重。这种新颖的艺术形式，不仅丰富了女性的精神世界，也让男性看到了女性的独立与自主，感受到了女性的力量和魅力。我们应该倡导更多的女性参与到诗歌创作中来，让每一个热爱文学的人都能有机会用诗文述说自我情感，激发彼此间的共鸣与尊重。我们也要尊重每一位女性的诗歌创作权利，保护他们的创作空间和发展机会，使她们能够在艺术的道路上自由翱翔，实现自我价值的最大化。
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
证券之星消息，截至2025年6月4日收盘，中国黄金(600916)报收于8.79元，上涨2.21%，换手率2.77%，成交量46.47万手，成交额4.05亿元。
6月4日的资金流向数据方面，主力资金净流入1429.83万元，占总成交额3.53%，游资资金净流入84.91万元，占总成交额0.21%，散户资金净流出1514.74万元，占总成交额3.74%。
近5日资金流向一览见下表：
近5日融资融券数据一览见下表：
该股主要指标及行业内排名如下：
中国黄金2025年一季报显示，公司主营收入110.03亿元，同比下降39.71%；归母净利润1.35亿元，同比下降62.96%；扣非净利润1.33亿元，同比下降63.91%；负债率42.68%，投资收益-287.62万元，财务费用-120.33万元，毛利率5.65%。中国黄金（600916）主营业务：中国黄金是国内专业从事“中国黄金”品牌黄金珠宝产品研发、设计、生产、销售、品牌运营的大型企业,是中国黄金集团黄金珠宝零售板块的唯一平台,是我国黄金珠宝销售领域知名的中央企业。
该股最近90天内共有6家机构给出评级，买入评级5家，增持评级1家。
资金流向名词解释：指通过价格变化反推资金流向。股价处于上升状态时主动性买单形成的成交额是推动股价上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入，股价处于下跌状态时主动性卖单产生的的成交额是推动股价下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出。当天两者的差额即是当天两种力量相抵之后剩下的推动股价上升的净力。通过逐笔交易单成交金额计算主力资金流向、游资资金流向和散户资金流向。
注：主力资金为特大单成交，游资为大单成交，散户为中小单成交