探索神秘的新疆之谜：totakkahaya的多彩文化与独特风情，网红何秋亊道歉后掉粉超54万，不尊重舞台只会自食其果看似无害的提问，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此次袭击的幕后主使尚未明确，但有分析认为，叙利亚新政权可能借此削弱俄方影响力，甚至不排除欧洲国家在背后施压的可能性。毕竟，俄军在叙利亚的长期驻扎被部分势力视为“国中之国”，而此次袭击或许是一次试探性反击。
用文字描绘新疆的神秘面纱，犹如在一幅绚丽的画卷上展开。作为中国的西北边陲，新疆以其独特的地理环境、丰富的自然资源和多元的文化传统为世人所瞩目。其中，被誉为"世界屋脊明珠"之一的吐鲁番就是这片大地上的瑰宝，其丰富多彩的文化和独特的风情吸引着无数游客的目光。
先从自然景色方面来说，吐鲁番拥有诸多令人惊叹的奇观。最著名的当属火焰山了，它位于吐鲁番盆地中部，由于地壳运动，形成了高达735.6米的山峰，酷似一堵熔岩墙，火焰熊熊燃烧，是世界上最大的活火山之一。而月牙泉则是新疆的一颗璀璨明珠，泉水清澈如镜，形态各异的沙漠石块倒映水中，如同镶嵌在绿洲中的宝石。还有大小不一、形状各异的热海、魔鬼城等自然景观，每一处都充满了大自然的鬼斧神工和神奇的力量。
然后我们再来看一下吐鲁番人的生活方式和文化传承。当地的维吾尔族人是中华民族大家庭的重要组成部分，他们以农耕文明为主导，长期生活在塔克拉玛干大沙漠腹地，过着与世隔绝的生活。他们保留了许多古老的民间艺术和习俗，如赛乃姆（蒙古语），这是一种源于古代婚礼庆典的传统舞蹈，以其热烈欢快、富有节奏感的旋律和夸张的动作赢得了广泛的喜爱；他们还擅长于制作丝绸、雕刻木雕和编织地毯，这些手工艺品不仅彰显了他们的智慧和创造力，也是他们生活质量和精神风貌的象征。
而在历史文化和宗教信仰方面，吐鲁番也占有重要地位。这里保存有许多古代的壁画和雕塑，展现了古代人们的审美情趣和宗教观念。比如，著名的克孜尔千佛洞是世界上最大的佛教石窟群之一，内藏的大量佛像和壁画，体现了佛教文化的博大精深；吐鲁番也是一座伊斯兰教的城市，有着许多清真寺和礼拜堂，如艾提尕尔清真寺、托乎拉克清真寺等，这些都是维吾尔族人民的精神家园和文化符号。
探索神秘的新疆之谜：totakkahaya的多彩文化与独特风情，就如同一部充满色彩斑斓的历史画卷，展示了这座美丽土地的独特魅力和丰富内涵。无论是壮丽的自然风光，还是丰富多彩的文化遗产，都让人感受到了新疆的独特韵味和深厚底蕴，也为世人提供了一个深入体验和感受中国多元文化的机会。让我们一起期待，在未来的日子里，能有更多的游客来到这片美丽的土地，探寻它的神秘面纱，欣赏它的独特风情，共同见证这颗镶嵌在中国西部的大地上的一颗明珠——新疆的精彩和魅力。
极目新闻评论员 屈旌
近日，在短视频平台拥有千万粉丝、22岁“网红”何秋亊被指其演唱会上的服装造型、麦克风造型、相关文案、惊喜环节设计等多处创意涉嫌抄袭，有网友调侃这场演唱会为“拼好会”。
何秋亊演唱会多项元素涉嫌抄袭
继何秋亊工作室6月2日发布声明公开致歉后，6月3日晚，何秋亊本人通过线上直播，对此次“抄袭”风波进行了回应，他表示，涉嫌“抄袭”的那些演唱会服装和麦克风，都是由外包团队负责的，在演唱会开始前，他并不知道服装准备的具体情况，也在向提供麦克风的公司追责。他恳请网友们平和下来，称自己实实在在花了很多冤枉钱，被中间商“坑”得要死。
何秋亊说，他会认真承担所有的错误，“最后跟所有的朋友和各位老师们说一声道歉，对不起大家。”
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