揭秘黑料无处不在，寻找不打烊的真相：防范与应对策略，突传消息！取消！全额退款看似无害的提问，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玛芬蛋糕用的是蛋糕粉，我家用的是这款，一直都使用的，非常信任。
已为您生成以下文章：
标题：揭秘黑料无处不在，寻找不打烊的真相：防范与应对策略
在这个充满欺骗和谎言的世界中，每个人都有可能成为被揭露出来的黑料的受害者。这些黑料可以是真实的事件，也可以是虚假的信息或谣言，它们可能来自各种来源，包括社交媒体、新闻媒体、商业宣传、社交网络等。了解并识别这些黑料的存在及其对个人生活和社会的影响，是每个人都需要面对的一个重要课题。
防范黑料的第一步是树立正确的信息素养。我们需要学会如何分辨真实信息和虚假信息，识别出那些带有倾向性、操纵性或误导性的言论。这可以通过阅读新闻报道、咨询专业人士、参与在线讨论等方式实现。我们不仅要关注事实本身，还要注意话语背后的逻辑和动机，警惕背后隐藏的偏见、利益冲突或者情绪干扰。
我们应保持警觉并及时更新知识。随着科技的发展和信息传播的加速，新的黑料形式不断涌现。例如，社交媒体上的视频剪辑、音频片段和图像拼接等新型信息形式往往具有很强的迷惑性和伪装性。我们要时刻关注网络上出现的新消息，并通过学习相关专业知识和技能，如数据分析、人工智能技术等，提高自己在辨识黑料方面的能力。对于已经被证实为虚假的信息，我们也应及时转发到相关的平台或渠道，以防止其继续扩散和影响。
建立有效的沟通机制是避免黑料侵害的重要手段。我们需要养成开放和诚实的交流习惯，乐于听取他人的观点和反馈，同时也要勇于表达自己的意见和看法，避免在争论中产生误解和矛盾。对于一些敏感的话题或争议问题，我们可以借助第三方力量，如专业的调查机构或独立评论员，来进行公正客观的评估和分析，以降低黑料的可能性。
在面对黑料时，我们还应该具备一定的心理调适能力和自我保护意识。黑料可能对我们个人的身份、名誉、情感以及未来的生活带来负面影响，因此我们需要有足够的勇气和智慧去处理和应对这些挑战。比如，我们可以制定一个隐私保护计划，定期查看个人信息的使用情况，确保个人信息的安全；我们也可以设定一些应急响应机制，一旦发现有可能泄露个人隐私的情况，立即采取行动进行保护。
防范黑料无处不在是一个复杂而艰巨的任务，需要我们在日常生活中不断提高信息素养、保持警觉、建立有效沟通机制，同时也需要具备心理调适能力和自我保护意识。只有这样，我们才能在面对黑料时，既能够保持清醒的认知，又能够采取适当的措施，尽可能地保护自己的权益和尊严，避免被黑料所侵蚀。记住，无论何时何地，我们都不能失去对真相的追求和对正义的坚守，因为这是我们生命中最宝贵的财富。
5月30日，“苏州文化艺术中心”发布“《风华绝代》取消公告”。公告显示，因剧组演员身体原因，原定于2025年7月10日-11日在苏州文化艺术中心上演的话剧《风华绝代》，现已确定取消。
苏州文化艺术中心公告显示，如观众无需换场换票，默认将于6月9日起对购票订单统一进行退票，退款将在7个工作日内完成。
6月3日，“艺霏文化”发布“关于传奇话剧《风华绝代》深圳站、上海站取消公告”。公告显示，因演员身体原因无法完成演出，演出团方决定将此次传奇话剧《风华绝代》巡演整体延期，深圳站、上海站两场演出均取消。深圳站的原日期为2025年6月13日-14日，上海站的原日期为2025年7月4日-5日。
据购票平台显示，2025年8月1日、8月2日的嘉兴场次仍在售卖中。
《风华绝代》是由刘晓庆担任女主角演出的话剧，讲述了19世纪末传奇女子赛金花的传奇故事。继2012年4月11日北京首演后，话剧《风华绝代》踏上了全国巡演的旅途，已相继在全国数十个城市成功巡演过百场。
◆来源：新闻晨报
编辑：孙懿辞
初审：梁爽
复审：曹光宇
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