今日开启3D开机号与试机号模拟体验：探索虚拟空间的神奇之旅，国足前瞻：唯结果论的生死战 只有取胜才有意义看似无害的提问，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1889年，紫禁城内锣鼓喧天，鞭炮齐鸣，气氛热烈非凡，所有朝廷的文官武将齐聚一堂，场面恢弘，都是为了庆祝光绪皇帝的大婚。白天是欢庆的热闹场景，而到了夜晚，春宵一刻值千金，更何况是这对新婚夫妻的夜晚，充满着期待与祝福。
以下是关于"今日开启3D开机号与试机号模拟体验：探索虚拟空间的神奇之旅"的文章概述：
随着科技的发展和生活的便利性，虚拟现实技术已经深入到我们的日常生活中。在这片充满神秘色彩的三维世界中，我们可以通过一个全新的方式开始一天的工作和学习——开启3D开机号与试机号模拟体验，探索虚拟空间的奇妙之旅。
3D开机号，顾名思义，是一种具有三维物理特性且能用于启动虚拟现实设备的数字编号。通过这种编号，用户可以在特定的时间、地点和情境下，快速进入虚拟现实环境进行沉浸式游戏、工作或教育等场景。例如，在虚拟办公室里，打开3D开机号后，用户将能够直接进入虚拟的工作区，操作电脑上的文档、文件和其他相关软件，仿佛置身于真实的办公环境中；在虚拟旅游景点，用户只需点击3D开机号，就能在指定的时间段内选择游玩地点，领略不同国家和地区的历史建筑、自然风光等。
试机号则是虚拟现实设备预先设置好的虚拟场景，用户首次使用时需要输入这个号码才能进入真正的虚拟世界。试机号通常以简单易记的形式提供，如"123456789"、"abcdefg"等，并在系统中存储一定数量的试机次数，一旦试机次数用尽，用户将无法再次进入该虚拟空间。试机号的优势在于它为用户提供了方便快捷的体验入口，无需频繁切换设备或登录账号，大大节省了用户的时间和精力。
3D开机号与试机号模拟体验，使我们在日常生活和工作中实现了前所未有的沉浸式虚拟体验。无论是身处喧嚣的城市还是宁静的乡间，不论是面对繁忙的工作还是悠闲的休闲，我们都能在虚拟空间中找到属于自己的天地，体验前所未有的真实感和自由度。这种创新性的交互方式不仅拓宽了我们的视野，也极大地丰富了我们的学习和娱乐生活。
3D开机号与试机号模拟体验并非完美的解决方案，其存在的问题也不容忽视。虚拟现实技术的成本较高，对于一些经济条件有限的用户来说，可能难以承担投入巨大的3D开发生命周期费用。虽然试机号可以避免用户频繁尝试而产生的体验疲劳，但在实际应用中，人们往往更倾向于在正式场合或团队协作中进行多轮次的试用和测试，这可能会造成设备的过载甚至损坏。
为了进一步提升3D开机号与试机号模拟体验的普及程度，我们可以采取以下策略：
1. 降低准入门槛：通过政府补贴、企业资助等方式，鼓励更多的人参与到虚拟现实领域中来，特别是对家庭和个人用户的优惠力度。简化设备购买流程，减少用户试用时的实际成本。
2. 创新商业模式：引入互联网租赁模式，让用户在初次使用设备前仅支付一定的服务费，或者针对高付费用户推出试用期折扣计划。还可以通过内容营销、社区互动等方式，吸引更多用户参与试用体验，提高虚拟现实产品的活跃度和吸引力。
3. 提升技术支持：加强硬件优化，提高设备运行效率和稳定性，延长试用周期。持续更新和完善虚拟现实平台的操作系统、游戏引擎等底层系统，确保用户体验始终如一。
4. 加强人才培养：培养一批具备3D开机号与试机号模拟经验的专业人才，建立完善的虚拟现实行业培训体系，为用户提供专业指导和技术支持。定期举办线下研讨会、线上论坛等活动，推动虚拟现实技术的交流与分享，共同推动行业的发展和进步。
总结来说，开启3D开机号与试机号模拟体验，探索虚拟空间的神奇之旅，不仅可以满足我们日常工作的需求，也能为我们带来前所未有的沉浸式体验。要想
北京时间6月5日21:45，世界杯预选赛亚洲区18强赛第9轮比赛一场焦点战，中国男足客场挑战印度尼西亚。本场比赛对于国足来说算得上是一场真正的生死战，只有取胜一条路，打平和输球没有任何意义，伊万科维奇以及国足的将士们究竟会以何种姿态来对待这场比赛，一切即将揭晓答案。
18强赛战至8轮，国足所在小组的出线形势仍不太明朗，除去已经提前锁定小组第一的日本队，余下5支球队均有出线希望。积分榜上，日本队以6胜2平，进24球丢2球的不败战绩晋级，澳大利亚以3胜4平1负，进13球丢6球的成绩排在第2名，沙特队2胜4平2负，进4球丢6球排名第3，印度尼西亚2胜3平3负，进8球丢14球排在第4名，巴林队1胜3平4负，进5球丢13球排名第5，国足以2胜6负，进6球丢19球排在垫底。
对于澳、沙、印三队来说，最后两轮比赛他们势必会为一张直接晋级名额而战，就算在排名中处于不利位置，他们也还有争夺附加赛的机会。反观国足，我们的后路并不多，不夸张的说只有一条，想要出线只能拿到两连胜的成绩。如果国足本场比赛不敌印尼，将提前一轮出局；如果与印尼打平，依旧大概率无缘附加赛，出线的前提是末轮战胜巴林的同时，沙特与印尼同时输球；当然如果国足击败印尼，那么最后一轮将会是决定性的比赛。
印尼队并不想在家门口再次输给国足，毕竟首回合比赛中，他们占尽优势却吃到败仗，还有就是上文提到的，印尼队有机会争取一张直接晋级的门票，因此坐拥十数位归化球员的他们，目标有且只有取胜。
本次对阵国足的大名单，主帅克鲁伊维特早在5月中旬就公布了32人大名单，其中归化球员达到了19人，占比59%，追平了此前单期国家队大名单归化球员的纪录。不过这19人中并没有效力于比甲的边路攻击手奥拉芒古恩，他在去年3月份完成归化，在18强赛中打进1球助攻3次，帮助球队抢下关键的4分，据悉奥拉芒古恩因为感染病毒缺席。
此外，在名单中的多名归化主力也都大概率无缘出战，像是一门马尔滕-佩斯遭就遇停赛，目前效力于意乙的巴勒莫门将奥德罗将会顶替他出场，后卫小赖因德斯则是因为需要陪同即将分娩的妻子同样缺席，两名边翼卫詹姆斯、迪克斯以及希尔赫斯都在近期遭遇伤病问题，能否出场要打上问号。如此看来，克鲁伊维特无法派出全部的主力阵容，在谈到备战情况时，他也坦言：“只要能够取得胜利，我并不介意球队踢得不够有吸引力，我们需要有正确的心态，不仅是场上踢球的11名队员，还有替补席上的球员也是。”
说到心态，这或许是国足能够在客场翻盘的一个秘密武器，拥有庞大归化阵容的印尼队，在逆风局面下容易出现崩盘的情况，尤其是众多归化球员，18强赛中首回合对阵国足与次回合对阵澳大利亚的两场比赛最能够体现这一问题。这两场比赛印尼队都占据着场上绝对优势，但就是无法完成破门，心态失衡的他们分别以1-2和1-5失利，丢球方式多数都是被断球打反击，这就是为什么克鲁伊维特强调心态的重要。如果此役国足防线能够稳住，我们有机会利用反击再次找到印尼队的漏洞，从而一击致命。
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