揭秘神秘数字99re5：解读其背后蕴含的数学奥秘与科技启示，考古 | 滨崎步否认孩子生父是马斯克！曾是日本最红歌姬，因未婚生子引爆网友舆论看似无害的提问，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相比不单独披露利润率的Mac，芯片企业的数据清晰了许多。
人类历史上，神秘数字99re5一直吸引着无数人的关注。作为中国古代数字的一种独特形态，它不仅在中国传统文化中占据重要地位，而且在现代科学领域也呈现出丰富多样的形式和含义。本文将揭示神秘数字99re5背后隐藏的数学奥秘和科技启示。
从数学角度来看，神秘数字99re5的独特之处在于其特殊的排列组合方式和规律性。根据中国传统的“九九乘法表”，每一行的数字都按照一定的规则进行排列，形成了一个独特的99re5序列。这种排列方式看似随意，实则体现了数学的本质——有序性和规律性。99re5的每一种排列方式都是通过一系列的加、减、乘、除运算得到的，每个步骤都遵循一定的方式，形成了一种严谨的数学结构。这种数学结构反映了中国传统数学中的递归思维，同时也为后续的科学研究提供了理论基础。
神秘数字99re5在密码学、计算机科学等领域也有广泛的应用。在密码学中，99re5作为一组特定的数字，可以被用来产生新的、复杂度高的密码。通过使用特定的99re5序列，加密者可以在保护信息安全的创造出难以破解的密码。在计算机科学中，99re5的模式和规律被用于模拟和优化各种复杂的算法和系统，如机器学习、神经网络等。这些应用都展示了神秘数字99re5的强大计算能力和创新思考能力。
神秘数字99re5对科技发展的影响也不容忽视。在信息技术方面，99re5作为一种独特的密码子，已经被广泛应用于计算机编程、数据处理等领域。例如，一些密码算法的设计和实现就采用了99re5的特定排列方式，以提高安全性。99re5也被用作加密密钥的基础，对于信息安全具有重要的保障作用。在人工智能和物联网领域，99re5的模式和规律也被用于优化系统的运行效率、提升预测精度等方面。例如，在智能电网、智能家居等领域，99re5的分布式计算模型被广泛应用，推动了智能化生活的快速发展。
总结来说，神秘数字99re5是一种富有智慧和创造力的数学符号，它的出现和应用，不仅展现出了中国古代数学的独特魅力，也为现代科学研究和技术发展带来了深远影响。通过对神秘数字99re5背后的数学奥秘和科技启示的理解和探索，我们不仅能了解到中国古代数学的独特魅力，也能从中获得对未来科技进步的启示，推动人类社会的进步和发展。在未来的研究和实践中，我们应该继续深入挖掘和研究神秘数字99re5的数学奥秘，以此推动全球科学技术的发展和进步，创造更加美好的未来。
6月3日，一则有意思的新闻成为网友热议。
日本女歌手滨崎步在社交平台连续发布多条动态否认了孩子生父为美国特斯拉CEO马斯克，滨崎步上传白底黑字明确表示“我孩子的爸爸不是伊隆马斯克”，同时她还以调侃的口气回应了网上的各种传闻。
她表示“能理解大家觉得那个人很像我的说法，就连我妈妈也笑着说听起来很像是步酱，但是呢不是就不是，抛开自己的形象不谈，如果有一天我的孩子会因此受到影响，我会觉得不行，所以我要好好否认这件事”。
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