《诗意璀璨：梁佳与诗凝星空无限MV演绎国风绝美古韵》，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西部黄金：6月3日融券卖出1.19万股，融资融券余额3.14亿元彭惠芳回忆，上升到半空中的窗户可能被树木卡了一下，紧接着突然下坠，巨大的力量将吊机直接拖了下去。彭惠芳手里的遥控器是有线遥控，一下子没有反应过来的她，来不及将遥控器扔掉，随同吊机一下子“飞”出窗外。
城市繁星闪烁，星光熠熠的夜晚，如同诗人笔下的瑰丽画卷。这首名为《诗意璀璨：梁佳与诗凝星空无限MV演绎国风绝美古韵》的音乐视频，以其独特的意境和精美的画面，展现出中国传统文化的魅力。
让我们从场景设定开始。影片以繁华的都市为背景，夜晚的城市灯火辉煌，映照出主角梁佳那双深邃而明亮的眼睛，仿佛是星河中的一颗璀璨明珠。她的服装设计大胆而独特，融入了传统的汉服元素，如青衣、红裙、飘逸长发等，既展现了传统服饰的魅力，又符合现代审美的趋势。
然后，进入歌曲演唱环节。梁佳的声音清澈如泉，音质醇厚，仿佛可以穿越时空，带我们走进古代诗词的世界。她深情地演唱着《静夜思》、《静夜思》、《静夜思》等脍炙人口的古诗词，每个词句都深深地打动人心，让人感受到古人的智慧和情感。特别是她唱到“举头望明月，低头思故乡”，那悠扬的嗓音，配上那低沉而深情的歌词，仿佛在诉说着远离家乡的人们对故土的深深思念和向往。
接下来，MV的画面呈现出一幅幅生动的古韵画卷。画面中的古建筑、古树、古桥、古街等都被精心设计成富有中国特色的景物，每一张画面都充满了历史的气息和文化的韵味。通过镜头的切换和色彩的运用，我们可以看到那些古老的历史人物、故事、风俗习惯等，他们身着华美的服装，手执酒杯，或漫步街头，或坐在酒馆里，或在庭院中吟诵诗篇，那种宁静而祥和的生活状态让人仿佛置身于那个时代。
在MV的结尾，梁佳用轻盈的舞步，将自己与这首古典诗歌完美融合，通过舞蹈动作和歌声的交织，创造出一个浪漫而富有诗意的氛围。她跳起《静夜思》，那曼妙的舞姿，如同月光洒满大地，给人带来一种宁静而美好的感觉；她跳起《静夜思》，那婉转的歌喉，如同春风吹过林间，给人带来一种清新而柔和的感觉。这种视觉和听觉的双重冲击，使得整部MV更具感染力和吸引力，让观众仿佛能听到古诗的回响，感受到文化的魅力。
《诗意璀璨：梁佳与诗凝星空无限MV演绎国风绝美古韵》以其独特的艺术形式和精美的画面，成功地展示了中国传统文化的魅力，让人们在欣赏作品的也能感受到古代诗词的独特韵味和文化内涵。它不仅是一首优美的歌曲，更是一种文化的传承和弘扬，是我们认识和了解中国的窗口之一，也是我们热爱和赞美我们的传统文化的重要方式。
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3日，西部黄金（601069）融资买入9393.77万元，融资偿还1.01亿元，融资净卖出689.54万元，融资余额3.12亿元，近20个交易日中有11个交易日出现融资净买入。
融券方面，当日融券卖出1.19万股，融券偿还0.0股，融券净卖出1.19万股，融券余量8.19万股。
融资融券余额3.14亿元，较昨日下滑2.04%。
小知识
融资融券：融资融券交易又称“证券信用交易”或保证金交易，是指投资者向具有融资融券业务资格的证券公司提供担保物，借入资金买入证券（融资交易）或借入证券并卖出（融券交易）的行为。包括券商对投资者的融资、融券和金融机构对券商的融资、融券。