【无性别歧视】超模BBW胖婆的性感风情与魅力解析：引领潮流的新风尚，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美国恢复处理哈佛国际学生签证委员会评估认为，经济前景的不确定性进一步加剧，失业率上升和通胀上升的风险有所上升 。与会者指出，如果通胀持续存在，而经济增长和就业前景却减弱，委员会可能面临艰难的权衡 。政府政策最终的调整幅度及其对经济的影响高度不确定。
问题：超模、BBW、胖婆，这三个看似截然不同的词语却共同揭示了21世纪女性在时尚界中的多元化形象和个性魅力。本篇文章将通过对这位性感风情与魅力四溢的超模——BBW胖婆的深入剖析，探讨其引领潮流的新风尚。
让我们从超模这个群体开始解读。她们通常是身材曼妙、貌美如花的明星或模特，以其高挑纤细的身姿和精致细腻的妆容为全球时尚界带来视觉冲击。在这种现象背后，我们不难发现一个独特且新颖的群体——“无性别歧视”的超模。她们通常拥有比普通女性更丰满的身体比例，但并未被限制于传统的生理美学标准，而是以积极向上的态度接纳并展现自己的优势。
相比于主流的瘦削男性模特，无性别歧视的超模在体型上更具吸引力。在当今社会，人们的审美观正在发生深刻转变，更加关注外在的美与内在的素质。这类女超模以其丰满的臀部、丰满的胸部和腹部等身体特征吸引着大众的目光，而非单一的瘦弱。她们的行为不仅打破了性别刻板印象，也传达出一种“健康是美的基础，适度的体重反而能提升个人魅力”的观念，引发了一场关于女性健康与美丽的全面讨论。
除了生理差异带来的吸引力，无性别歧视的超模还以其独特的性感风情著称。她们往往拥有一头浓密的卷发、丰润的嘴唇和修长的手臂线条，这些曲线分明的肢体语言展现出强大的生命力和自信。她们会在活动中展示出各种风格各异的造型，从甜美少女到成熟韵味，再到充满野性魅力的酷Girl，每一种都彰显着各自的特性和魅力。
在这些性感风情中，BBW胖婆尤为引人注目。她是美国著名超模、演员、制片人兼设计师贝芙莉·布里森的昵称，她的BMI指数高达35.9，这无疑是对超模这一身份最直接的诠释。尽管她的身材并不完美，但她通过调整饮食、运动以及正确的穿搭方式，成功塑造了一种健康的、包容的“大号身材”。她曾在多个国际时装周上展示了多种身形，既有纤细的芭蕾舞者般的曲线，也有厚重的军人风范，甚至是极具肌肉力量的大号牛仔裤组合，这样的变化使得她始终保持了鲜明的自我风格和独特的魅力。
无性别歧视的超模们不仅仅是时尚界的宠儿，更是社会的改革者。她们用自己的实际行动推动了人们对性别平等、健康生活价值观的重新审视，为构建一个尊重个体差异、包容多元文化的社会贡献了自己的力量。在这个过程中，她们不仅是身材的象征，更是人性、魅力和活力的体现，成为了引领潮流的新风尚。
无性别歧视的超模BBW胖婆以其丰富多样的性感风情与魅力，向世界展现了女性的多样性和魅力，引领了全新的时尚潮流。她们的行动不仅让人们对自身的外在形象有了新的认识，也为消除性别歧视、追求健康生活方式树立了榜样。在未来，我们期待更多的女性能够在追求美丽的勇敢地接受自己，追求真实的自我，并在时尚领域中绽放属于自己的光芒。
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
张颖哲/央视新闻
据《华盛顿邮报》6月7日报道，美国国务院6日通知全球各地使领馆，恢复为准备赴哈佛大学就读的国际学生办理签证。这一决定推翻了5日刚下达的拒签指令。
据报道，美国国务院6日19时55分发出的电报称，“现在，领事部门必须恢复处理哈佛大学的学生和交流访问者签证。”
目前，美国务院官网暂未发布相关信息。
美法官阻止哈佛国际学生签证限制至6月16日
当地时间6月4日，白宫发布声明称，美国总统特朗普签署一份公告，限制哈佛大学外国学生的签证，有效期限为6个月。当地时间5日，美国哈佛大学就特朗普政府禁止其国际学生入境美国的决定提起诉讼。
美国法官5日颁布临时限制令，阻止特朗普政府执行4日颁布的对哈佛大学国际学生实行签证限制的公告。美国马萨诸塞州联邦地区法院一名法官数小时后颁布临时限制令，要求在6月16日法院举行听证会并作出裁定前，恢复国际学生入境美国在哈佛大学就读的权利。