探索神秘加勒比东京：揭秘精油与日本文化的奇妙融合，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数字人民币板块6月4日涨0.45%，汇金股份领涨，主力资金净流出6.92亿元经苏伊士运河进入红海后，不排除与美军合作对也门胡塞武装目标实施打击。进入印太后，其计划访问东南亚多国并举行联合演习，试图构建“北约+亚太”的军事合作网络。但英国的投机性在于既想依附美国提升影响力，又不愿承担实质性风险。2021年“伊丽莎白女王”号航母首次亚太部署时，曾放言可能穿越台海，最终在解放军055型驱逐舰监视下选择绕行。此次“威尔士亲王”号虽再度炒作相关话题，但其舰长在接受采访时亦承认“会根据地区安全形势调整航线”，暴露出色厉内荏的本质。
在那深邃的加勒比海洋中，有一个充满神秘色彩的城市，它以独特的地理位置、丰富多元的文化和令人惊叹的自然景观而闻名。位于南美洲西海岸的加勒比东京，即牙买加首都奥尔巴尼，就是这样一个探寻神秘文化的关键之地。
在这个城市的中心地带，一座被誉为“加勒比东京的心脏”的地标建筑——大都会公园（The National Mall）格外引人注目。这座公园由一座壮丽的白色哥特式塔楼矗立，其尖顶直指天空，仿佛是世界的尽头。塔楼周围环绕着一系列历史性的建筑，包括古老的基督教教堂、二战时期的防御工事和现代商业办公楼，形成了一个错综复杂的立体空间结构。这些建筑之间的连接，犹如一幅精细的艺术画卷，勾勒出了一幅跨越时空的加勒比历史长廊。
当步入大都会公园，你会发现这里不仅充满了浓厚的历史气息，还蕴含着丰富的精油文化和日本传统文化的独特魅力。公园内随处可见各种特色的精油摊位，它们出售来自世界各地的优质植物提取物和精油，如薰衣草、天竺葵、玫瑰等。这些精油具有强大的舒缓效果，能够帮助缓解压力、改善睡眠质量、净化空气，甚至还可以用于美容护肤，使肌肤焕发新生。游客可以在芳香疗法工作室学习如何使用精油，或者购买一些精美的精油蜡烛作为纪念品。
大都会公园内还有许多日本传统工艺店，展示和售卖各种手工制品和饰品，如传统的陶瓷器皿、刺绣、织锦、木雕等。这些工艺品都体现了日本工匠精湛的手艺和对细节的关注，每一件作品都充满了独特的韵味和匠心独运的设计。例如，一套精美的插画展板上，精致的人物形象和细腻的画面描绘，让人仿佛置身于日本京都的古巷深处，感受到了那份宁静和谐的生活氛围。
公园内还有一些精心打造的日式花园和咖啡馆，提供了一个优雅舒适的休闲场所，让人们可以在这里品味日本美食，欣赏当地的园林艺术，以及与当地人交流分享当地的故事和趣闻。例如，公园内的咖啡馆中经常会有专业的茶道师现场演示，通过温和的泡茶过程，让客人体验到日本茶道的独特魅力和深厚内涵。
探索加勒比东京，如同一场穿越时空的旅程，带领我们走进了这个神秘而又充满活力的地方。在这里，我们可以感受到精油与日本文化的奇妙融合，领略到古老与现代交织的东方魅力。无论是沉浸在历史悠久的大都会公园，还是漫步在日式风情的花园咖啡馆，亦或是参与茶道表演，每个人都能在这座城市中找到属于自己的独特乐趣和感悟。这是一个将科学与艺术、历史与现代完美结合的神奇之地，等待着每一个热爱探索和了解亚洲文化的旅行者前来发现和挖掘。
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，6月4日数字人民币板块较上一交易日上涨0.45%，汇金股份领涨。当日上证指数报收于3376.2，上涨0.42%。深证成指报收于10144.58，上涨0.87%。数字人民币板块个股涨跌见下表：
从资金流向上来看，当日数字人民币板块主力资金净流出6.92亿元，游资资金净流出9.68亿元，散户资金净流入16.59亿元。数字人民币板块个股资金流向见下表：