高清无删减：《高压监狱电影》电影全集观影震撼体验，多名网友在深圳华强北偶遇闫妮拍戏：真人看上去很亲切，脸比电视上还小看似无害的提问，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截至发稿前，端午档累计大盘4340万，《碟中谍8》以2000万票房领跑，《哆啦A梦：大雄的绘画奇遇记》577万票房紧随其后。阿汤哥和儿童电影共同撑起一片天。
【揭秘高清无删减：高清无删减的《高压监狱电影》观影震撼体验】
电影艺术，以其独特的视觉冲击力和深入人心的角色塑造，深受观众喜爱。近年来，随着高清技术和互联网技术的快速发展，越来越多的优质电影纷纷投入高清无删减的大制作行列，以满足观众对于极致视听享受的需求。其中，《高压监狱电影》无疑以其高质量的画面和丰富的剧情内容，为高清无删减观影提供了绝佳的观赏体验。
《高压监狱电影》作为一部讲述囚犯在监狱中生存、挣扎与求生的影片，其画面表现出了极高的精细度和高水准的技术水准。电影中的场景设计细腻逼真，无论是狱墙、铁窗、监狱楼道还是监狱设施，都刻画得淋漓尽致，让观众仿佛置身于真实的监狱环境中。每一帧画面都呈现出独特的光影效果和色彩搭配，营造出一种阴暗压抑而又充满神秘感的氛围，使观众对主人公的心理变化产生强烈的代入感。
影片的剧情也极具吸引力。影片通过一系列错综复杂的情节描绘了主角在监狱中的生活变迁，展现了人性的善恶、光明与黑暗、希望与绝望等多层面的主题。电影的剧情跌宕起伏，时而紧张刺激，时而轻松幽默，使得观众在观看过程中既能感受到剧中人物内心的痛苦和挣扎，也能欣赏到他们面对困境时的坚韧不拔和乐观精神。导演巧妙地利用镜头语言和节奏把握，将剧情发展的每一个转折点都呈现得既鲜明又引人入胜，增强了观众的观影体验。
影片的音效处理也是其一大亮点。导演在创作过程中充分运用了大量的旁白、背景音乐等元素，以提升影片的情感渲染力和故事感染力。无论是囚犯们的对话声、监禁区域的机械运转声，还是窗外夜晚的虫鸣鸟叫声，都巧妙地融入到了电影之中，使得观众仿佛身临其境，深入理解角色的心理状态和情感变化。
《高压监狱电影》以其高清无删减的画质和丰富紧凑的情节，以及精湛的艺术手法，成功地实现了观众对于极致视听享受的需求。高清无删减的观影体验不仅可以让观众更加深入地理解和感受电影的深度和广度，更能让人们对人性的光辉和黑暗有了更深的认识和思考，从而引导观众对社会公正、法律尊严和人类命运等问题进行深入探讨和反思。无论是在电影院还是在线平台上，观众都可以享受到《高压监狱电影》带来的高清无删减观影震撼体验，开启一场属于自己的精彩电影之旅。
极目新闻记者 余渊
连日来，众多网友晒出视频称，他们在深圳华强北偶遇闫妮等明星拍戏。
6月8日，赛格大厦多名商户告诉极目新闻记者，前两天闫妮就已经到赛格大厦拍戏了。其中一名商户表示，有一天闫妮拍戏的位置就在其店面附近，“真人看起来很亲切，脸看上去比电视上还小。”该商户还向极目新闻记者介绍，闫妮当时手上提着很多外卖，脖子上好像还挂着一个二维码，可能是饰演一个送外卖的跑楼阿姨。
据深圳当地媒体报道，近日，闫妮在深圳华强北拍摄短剧《奇迹》，在赛格大厦楼下“送外卖”。
精品短剧集《奇迹》由中央广播电视总台携手深圳市委宣传部与深圳广播电影电视集团联合出品，于5月25日正式开机发布。该剧以深圳为背景，通过一个个鲜活的面孔，将创业传奇、产业升级、科技创新有机串联，展现深圳45年来的发展巨变及其未来无限可能。主创阵容有胡歌、童瑶、白宇、雷佳音、林晓杰、欧豪、宋佳、王佳佳、王骁、王玉雯、闫妮等知名演员。
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