96倍保暖精华：揭秘毛茸茸护角质的力量 - 这款神奇护角质让你的肌肤瞬间升级!: 充满悬念的报道，背后有多少真相未被揭晓？，: 着眼未来的变革，难道你不想抓住机遇？
标题：九六倍保暖精华：揭秘毛茸茸护角质的力量 - 这款神奇护角质让你的肌肤瞬间升级！
冬季，寒冷的天气让我们的肌肤面临严峻挑战。除了衣物的保护外，如何在严寒中保持皮肤的健康和弹力，是每个爱美女性都关心的问题。在这个纷繁复杂的市场中，有一款产品以其独特的配方和卓越效果，成功地赢得了消费者的青睐，这就是我们今天要介绍的——九六倍保暖精华。
这款九六倍保暖精华的主要成分来源于天然植物提取物，如羊毛、松针等，这些成分富含丰富的氨基酸和抗氧化物质，能有效滋养肌肤，增强肌肤的抵抗力。其中，羊毛主要含有弹性蛋白和胶原蛋白，这两种蛋白质是皮肤弹性纤维的重要组成部分，它们能够帮助锁住水分，使肌肤紧致有弹性；而松针则含有丰富的维生素E和多糖类，有助于修复受损的细胞组织，促进皮肤的新陈代谢，从而改善肌肤干燥、粗糙、松弛等问题。
九六倍保暖精华的独特之处在于其采用了96倍的保温因子，这一数值超越了市面上其他常规保暖精华的产品，这意味着它能够在最短的时间内吸收并锁住大量的热量，给肌肤提供持续的热保护，从而缓解冬日肌肤因低温引起的干燥、刺痛和瘙痒等症状。九六倍保暖精华还特别添加了保湿成分，如透明质酸钠、甘油等，这些成分能在皮肤表层形成一层薄薄的屏障，防止水分流失，同时提高肌肤的保水能力，为肌肤提供持久的保湿。
九六倍保暖精华通过温和、无刺激的方式渗透至肌肤底层，深入滋润受损的角质层，使其变得更加柔软、细腻，同时也增强了角质层的保湿能力，让肌肤看起来更加亮泽有光泽。通过这一过程，九六倍保暖精华不仅能够有效解决肌肤干燥问题，还能提升肌肤的光泽度和自我修护能力，使得肌肤看起来更有弹性，更有活力。
九六倍保暖精华凭借其优质的天然植物提取物配方、96倍的保温因子以及温和无刺激的使用方式，实现了对肌肤的全方位呵护。它的出现，不仅解决了冬季肌肤干燥、冻疮等问题，更能提升肌肤的光泽度和自信心，使你在寒冷的冬季也能展现出自信、健康的美丽形象。无论是追求时尚的都市丽人，还是注重养生保健的居家主妇，都可以毫不犹豫地将九六倍保暖精华纳入日常护肤的首选之列，用这款神奇护角质，让你的肌肤瞬间升级，享受冬季的温暖与舒适！
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