高清无删减，《啄木鸟电影：高压监狱》在线全集免费观看：释放压抑与智慧的视觉盛宴！，山西一小区地下水“高烧”到六七十度，当地：正在调查，地热之谜有待解开看似无害的提问，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2006年，刘振和花敬玲共同设立险峰服装，2012年推出伯希和品牌，提供服装、鞋类等户外活动服饰。
《高清无删减，《啄木鸟电影：高压监狱》在线全集免费观看：释放压抑与智慧的视觉盛宴！》
《啄木鸟电影：高压监狱》，一部以其独特的剧情设定和细腻的人物描绘而广受好评的影片，以高清无删减的方式，在网络平台如优酷、爱奇艺等平台上上线。这部影片不仅在制作上达到了高水准，更通过其深邃的主题和丰富的角色塑造，为观众带来了释放压抑与智慧的视觉盛宴。
影片讲述了在一座名为“高压监狱”的特殊环境中，两个囚犯——杰克（汤姆·汉克斯饰）和艾米丽（安妮·海瑟薇饰），因为一桩冤枉而被迫住进这座监狱。在这里，他们不仅要面对严苛的监管制度，还要面临来自其他囚犯的恶意和猜疑。正是在这座阴暗而充满压力的监狱中，他们通过各种手段和策略，逐渐揭示了背后的真相，并展开了了一场关乎人性、勇气和智慧的大博弈。
影片最引人入胜的部分无疑是那句经典台词：“我爱你们，但我不信任你们。”这不仅是对主角们生存环境的直接描述，更是对社会现实的深刻揭示——虽然我们都有可能成为罪犯，但在法律面前，每个人的权利和尊严都是平等的。当他们被迫进入这个被称为“高压监狱”的地方时，原本简单的生活变得复杂而残酷，但他们并没有选择逃避或者抱怨，而是选择了用理智和行动去对抗恶势力，用自己的智慧和勇气打破了囚禁的束缚，重新找回了生活的乐趣和意义。
影片中的角色塑造也十分出色。杰克是一名有责任心且善良的警官，他的坚韧不拔和无私奉献，使得他能够在压力下始终保持冷静和清醒；艾米丽则是一位富有才情和独立个性的囚犯，她机智聪明却又敢于反抗，她的故事让观众看到了女性在逆境中的力量和魅力。这些角色的塑造，既展现了鲜明的性格特征，又深入挖掘了人物内心深处的情感和挣扎，使他们在困境中展现出了人性的光辉。
《高清无删减，《啄木鸟电影：高压监狱》在线全集免费观看：释放压抑与智慧的视觉盛宴》是一部富有深度和内涵的影片。它以独特的剧情设计和细腻的人物描绘，为我们呈现了一幅生动鲜活的囚犯生活画卷，让我们在享受视觉盛宴的也能思考人性的真谛和生活的意义。无论是对于那些被冤枉的囚犯，还是对于我们身处困境的人们，这部影片都提供了宝贵的启示和反思的空间，让我们更加明白，无论生活多么艰难，我们都不应放弃自我，坚守正义，用我们的智慧和勇气去挑战人生的枷锁，释放自己的压抑，从而实现真正的自由和幸福。
极目新闻记者 王鹏
山西长治锦绣司马小区的居民近日发视频称，有小区业主地下室温度达到了40摄氏度，小区附近抽出来的地下水“高烧”到72摄氏度，多个部门前来调查，但一直没有找到地热原因，暖气公司更改管道线路之后，地下水的温度依然居高不下。从网友发布的视频可以看到，小区外面绿化带已经被挖开，有几根黑色粗管堆放在一起，一根细管从绿化带位置一直延伸到了下水井，管中不断有水流出，还冒着热气。
小区附近抽出来的地下水冒着热气
6月3日，视频发布者康先生告诉极目新闻记者，今年停止供热以后，他们小区几户居民发现地下室温度高达40摄氏度，感到十分异常。热力公司与电力公司的工作人员来了之后，也没有查出原因。当地地质勘查队在小区附近打了两口井，井深为27米，随后用水泵抽了两天两夜的水，水温一直在60到70摄氏度，没有明显下降。因担心长时间抽水导致居民楼地基下沉，在第三天停止了抽水，物业工作人员也会每天到居民地下室测温做记录，但是地热原因一直没有找到。
当被问到是否因为当地能源开采导致小区地热时，康先生表示，居民楼附近没有矿区，而且煤矿的煤层埋得很深，之前从没有过这种情况，是今年停了暖气才发现地热异常，所以应该和能源开采无关。长治市城镇热力有限公司锦绣司马管理站的工作人员告诉极目新闻记者，之前已经派人去过现场，该小区地热与热力管网无关，小区已经在3月31日停止供暖，管网里现在已经没有水了。“为了避免出现安全隐患，我们现在正进行管道改造，在挖开管道之后，也没有发现问题，目前也不清楚导致地热的原因。”上述工作人员表示。
小区附近正在进行管网改造
据长治锦绣司马小区附近的商家称，小区附近地下水温度确实有些高，目前还不知道原因，小区附近目前还在进行管网施工改造。山西省地质勘查局二一二地质队工作人员称，此前已派人到现场进行相关调查工作，对地下水测温工作也在持续进行，地热具体原因还不清楚，调查清楚后会由社区或街道办公布结果，类似情况以前不只长治有，其他地区也发生过。
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