《年轻母亲4》全集高清免费在线观：温馨故事深情告白，亲子情感触目惊心，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涉及全球市场，卡地亚部分客户数据遭泄露新时代，我国文化遗产保护传承弘扬成效显著，推动中华优秀传统文化实现创造性转化创新性发展——文化遗产资源家底逐步摸清，中华优秀传统文化传承发展工程、中华文明探源工程、文物保护工程、革命文物保护利用工程、“考古中国”重大项目等深入实施，长城、大运河、长征、黄河、长江国家文化公园建设稳步推进，“考古热”“博物馆热”“非遗热”“古籍热”蔚然成风……中华文脉开枝散叶生机勃发，丰富全社会历史文化滋养。
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《年轻母亲4》是一部感人肺腑、充满亲情的故事。作为一部以母爱为主题的电视剧，该剧通过细腻的描绘和深情的告白，将我们带入了一个温暖的家庭场景，引发我们对亲情和母爱深入的思考。
《年轻母亲4》展现的是一个充满幸福与温馨的家庭。剧中主人公李晓梅是一名年轻的职场女性，她的家庭背景并不富裕，但她始终坚守着自己的梦想，勇敢地追求事业上的成功。在丈夫孙刚的陪伴下，她怀揣着孩子，用坚韧和毅力书写着家庭的奇迹。随着孩子的成长，他们共同经历了很多风雨，但这份深深的母爱和无私的付出从未消退。当儿子李明进入青春期后，他开始叛逆，李晓梅并未气馁，而是选择用智慧和理解去引导他，用情感的力量去触动他的心灵，用慈祥的笑容去温暖他的心田。
在这个过程中，母子之间的互动充满了温情。李晓梅面对儿子的情感冲突时，总是能够冷静分析问题，倾听他的诉说，给予他理解和建议。她深知，每个孩子的内心世界都充满了秘密和矛盾，只有真正的理解和接纳，才能让他们感受到家的温暖和安全。而作为父亲的孙刚，则始终站在妻子的一边，为他们的关系注入了坚实的支撑，鼓励他们共同面对生活的挑战。
剧中还有一段感人的告白时刻。在一次偶然的机会中，李晓梅发现儿子正在偷偷恋爱，她并没有责怪他，而是用心去理解和接受他的感情，同时也在告诉他，无论结果如何，重要的是过程中的美好回忆和那份深深的爱意。这个告白不仅是母子之间情感的升华，也是对亲情和爱情价值的高度诠释。
人性的复杂性和生活的真实往往让人们无法忽视，剧中也探讨了一些深刻的主题。其中，最令人心痛的就是关于青春叛逆和成长的压力。作为父母，如何在孩子面临困境时提供正确的指导和支持，帮助他们度过难关，是摆在我们面前的重要课题。剧中，李晓梅虽然在事业上取得了巨大的成就，但她却没有忘记自己曾经是个母亲，她深知每一个孩子都需要被尊重和理解，需要在适当的时候给予他们成长的空间和自由。
《年轻母亲4》以其深入人心的情节和深情的告白，为我们展示了一幅温馨的家庭画卷，展现了母爱的伟大和无私。它让我们深深地体会到，无论身处何处，无论遭遇何种困难，只要心中有爱，就能找到属于自己的那份温暖和力量。这部剧不仅引发了我们对亲情和母爱的深思，更让我们明白，无论生命如何曲折，只要有爱，就会有希望，这就是《年轻母亲4》的魅力所在。
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
近日，有网友在社交平台反映，收到了奢侈品牌卡地亚发送的邮件通知，称近期有未经授权者短暂进入系统并获取部分有限的客户数据。卡地亚邮件显示，泄露的信息包括客户姓名、出生日期等，但不涉及银行信息等。
“有一些未授权的外部人士获取了我们持有的一些顾客信息，所以我们提前发送了一些相关邮件进行提示。”4日上午，卡地亚官方客服向记者表示，泄露消息属实，但泄露的客户并非只有中国市场，而是涉及全球市场的部分卡地亚顾客。
卡地亚官方客服还表示，目前事件正在持续调查中，已向相关监督部门报备。“我们有一个部门正在和外部的网络安全专家合作，对该事件进行妥善控制，同时我们会进一步加强对系统和数据的保护。”
公开资料显示，卡地亚为历峰集团旗下奢侈品品牌。历峰集团发布的2025财年报告（2024年4月至2025年3月）显示，营业收入同比增长4%至 214亿欧元，但营业利润同比下滑1%至37.6亿欧元。中国所在的亚太市场尤其疲软，营收同比下降13%，其中中国市场跌幅达23%，核心品牌卡地亚业绩承压被指为亚太业务疲软主因。