绿色女帽女老板：透视商务旅行中职场奇遇与智慧较量，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长洲船闸刷新单月过货量纪录中新网6月8日电 据中国日本大使馆微信公众号消息，据日本媒体报道，6月6日晚，一名中国游客在日本京都市下京区遭陌生男子刀具袭击受伤。目前凶手在逃。驻大阪总领事馆第一时间联系慰问受伤游客并向日警方表达关切，要求日方尽快抓捕嫌犯，严惩凶手。
国家主席朱莉娅·特蕾莎·梅于近日在伦敦出席了一场重要的国际会议，并亲自佩戴了一顶名为“绿色女帽”的女性商务帽。这顶帽子以其独特的设计和环保主题，成为了这个场合的一道独特风景线，同时也引发了一系列关于她个人魅力、职场智慧以及时尚品味的深度探索。
“绿色女帽”并不是一款常规的商务帽，而是一款结合了环保理念和现代女性优雅形象的设计。这款帽子采用可回收的聚酯纤维制成，不仅美观大方，而且具有良好的防水性能，非常适合在商务活动中应对各种恶劣天气。其颜色以翠绿为主调，象征着生机勃勃、环保意识和创新精神，完美地诠释了其设计理念。
在商务旅行中，作为女老板，朱莉娅·特蕾莎·梅无疑是一位引领潮流的人物。她的选择既体现了对社会环境的关注，也展示了她在商业领域的前瞻性思考。在职场上，这种环保时尚的搭配方式展现出她对自身形象和品牌形象的高度重视。通过佩戴“绿色女帽”，她传递出一种积极的生活态度和对可持续发展的承诺，使自己的形象更加鲜明，也能吸引更多人的关注和支持。
朱莉娅·特蕾莎·梅的“绿色女帽”还体现出了她的智慧较量。在商业环境中，她深知成功不仅仅取决于资本积累和个人能力，更需要综合运用各种策略和手段来实现企业的长远发展。通过将环保理念融入到日常工作中，她不仅在业务层面找到了新的增长点，也在无形中树立了企业社会责任的形象，赢得了公众和同行的广泛赞誉。这种智慧较量不仅体现在选择穿戴的细节上，更体现在对企业未来发展的战略规划、市场定位等方面。
相比于其外表上的闪耀，朱莉娅·特蕾莎·梅更注重的是内在的力量。她的工作经历和人格魅力让她具备了丰富的决策能力和领导才能，能够引导企业在面对困难和挑战时保持坚定信心，同时也能够激发团队成员的创新思维和协作精神。在这种情况下，她的“绿色女帽”不仅是对外界的视觉冲击，更是对她个人风格和职场竞争力的一种有力提升。
“绿色女帽”是朱莉娅·特蕾莎·梅的标志之一，也是她展示个性、展现智慧、传播价值观的重要载体。这个充满创意和绿色元素的设计，不仅为她的商务旅程增添了独特的色彩，也为她在职场竞争中的脱颖而出提供了强大的支持。在未来的工作中，我们期待看到她继续秉持绿色环保的理念，用实际行动践行企业的社会责任，打造出一个充满活力和创新的品牌形象，为全球的经济发展注入更多的绿色正能量。
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
记者6月4日从广西北部湾国际港务集团获悉，5月1日至31日，长洲船闸单月过货量突破2444万吨，同比增长9.24%，刷新历史纪录。
长洲船闸是西江航运干线上最大、最后一个梯级枢纽，也是西江黄金水道通往粤港澳大湾区的“咽喉”，承担着广西内河90%的货运量。
位于西江航运干线上的长洲船闸。（广西北部湾国际港务集团）
随着5月汛期到来，西江流域下游水位逐步回升，大藤峡和长洲下游水库出库流量稳定在7000立方米/秒左右，通航条件持续改善。面对这一宝贵的“窗口期”，广西壮族自治区港航发展中心、西江集团等相关单位多举措推动长洲船闸过货量实现止跌回升，并创下单月历史新高。
近年来，西江集团坚持科技创新提升运营效能，推动西江广西段多梯级多线船闸群综合通航调度服务科技示范工程建设，将大数据、智能化等前沿技术深度应用于船闸管理，实现船舶调度更精准、过闸流程更智能，显著提升船闸通航效率。（记者朱丽莉）