探索奇妙：男生女生共绘差差惊喜——开启男生女生共享差差App神奇旅程，西安市2025年高考温馨提示看似无害的提问，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该小岛是数万只淡足鹱（一种深褐色、长翅、有强壮钩状喙的海鸟）的繁殖地。近二十年来，海洋研究机构“漂流实验室”的科学家们一直在岛上监测淡足鹱接触塑料污染的情况。近日，该机构的海洋生物学家兼协调员珍妮弗·拉弗斯从该岛返回，她说：“我们每年都会发现更多的污染，但今年的情况格外令人震惊。”
问题：探索奇妙：男生女生共绘差差惊喜——开启男生女生共享差差App神奇旅程 《差差生活：性别差异中的甜蜜与挑战》
自古以来，人类社会就被赋予了性别角色的刻板印象和差异。无论是对于男性还是女性来说，这都是一个既熟悉又充满争议的话题。近年来，一种全新的方式在悄然改变着我们对这种现象的看法：以男生女生共同绘制差差为特点的共享差差App，以其独特的魅力，开启了男女之间共享差差的神奇旅程。
共享差差App的诞生源自于性别差异的深度洞察。在传统的家庭观念和社会环境下，许多女孩往往被教育成温婉贤淑、内敛大方的淑女形象，而男孩则被塑造成勇猛果敢、热血沸腾的男子汉形象。在现代社会中，人们开始意识到，这样的性别刻板印象其实过于单一，忽视了男生和女生在个性、兴趣、性格等方面的具体差异，从而导致他们在日常生活中存在一定的心理和行为上的差异。
于是，“差差生活”App应运而生。这个App集合了男生和女生各自的特长和优势，旨在打破传统性别标签，创造一个平等、包容、多元化的空间，让男女双方能够在共享过程中发现自身的潜力和潜能，实现个性发展和社交互动的深度融合。
在共享差差App上，每个用户都可以上传自己的照片、文字或视频，将自己的个人特质和独特之处展示给其他人。通过这种方式，男女生可以相互了解、学习和借鉴，互相欣赏和尊重，消除性别差异带来的偏见和误解。例如，一位男生可能擅长绘画，他在App上上传了一幅关于他画作的图片，其他男性可能会从中看到他的才华和艺术天赋；一位女生可能热爱运动，她在App上分享了一段她在健身房跑步的视频，其他女性可能会从中感受到她的活力和健康意识。
共享差差App还提供了丰富的互动功能，如小组讨论、点赞评论、线下活动推荐等，让男女生能够进行深层次的交流和合作。例如，男生和女生可以组成团队，一起完成一项任务或者挑战，通过协作和竞争，增进彼此之间的理解和信任，培养团队精神和领导能力；或者，男生和女生可以在平台上发起话题讨论，分享各自的生活经历、观点和感悟，拓展视野，提升自我认知和交际技巧。
在这个过程中，男生和女生不仅能够了解到对方的优点和长处，还能体验到对方的情绪和感受，这对于建立和谐的人际关系具有重要意义。通过对差差生活的参与，每个人都能从不同的角度看待自己和他人，更好地理解并接纳对方的特质和特性，从而形成更加开放、包容、多元的社会氛围。
共享差差App并非一帆风顺。尽管它致力于提供一个开放、平等、包容的空间，但性别歧视和偏见仍然存在。为此，我们需要持续努力，推动性别平等和包容的观念深入人心，鼓励人们用更客观公正的眼光看待和评价个体差异，倡导性别平等的文化价值和行为规范，使男女双方都能够在一个公平、自由、和谐的环境中共享差差，实现真正的“差差惊喜”。
男生女生共同绘制差差App，就像打开了一个通往人性深处的窗口，让我们看到了性别差异背后的真实面貌，也为我们塑造了一个更为包容、多元、开放的未来。这一新尝试无疑将有力地推动性别平等的发展，开启一段别样的人生旅程，为我们每一个人带来意想不到的惊喜和感动。让我们共同期待，共享差差的魅力，探寻其背后的无限可能和美好未来！
关键词：差差生活，性别差异，共享差差App，男生女生，社会氛围，性别平等，包容性，创新性。
6月4日
西安市教育考试中心发布
2025年高考温馨提示
内容如下
↓↓↓
2025年高考将于6月7日至9日进行，为帮助广大考生顺利、安全参加考试，温馨提示如下：
充分做好考前准备
1.考生拿到准考证后，要仔细阅读准考证背面的《考场规则》，熟悉相关考务规定和要求,准确掌握考试时间、考试地点等信息。
2.考生应在考试前熟悉考点考场的周围环境、交通路线等。
3.6月6日下午考生须持准考证到本人参加考试的考点、考场，进行外语听力试听，并在《外语听力试听效果记录表》规定的位置签字。
4.考试当天，考生凭准考证和第二代居民身份证进入考场，对号入座。
遵纪守法，诚信应考
1.考生进入考点须接受智能安检门检测，请在进入考点前，自行检查，将违规物品妥善存放。不要佩戴戒指、耳环、项链等饰物，尽量不要穿着有金属饰物的衣服，以免影响按时入场考试。
2.考试期间，所有考场将启用视频监控系统、身份认证系统、作弊防控系统、考场实时智能巡查系统、金属探测仪等设备辅助考场管理。
3.国家加大了对教育考试违规违纪的处罚力度，考生要认真学习并自觉遵守各项法律法规，做到诚信考试、安全考试。
特别提醒
1.所有考生不得将手机等通信设备带入考点。考试过程中考生如携带手机等具有发送或者接收信息功能的设备，无论使用与否，均将认定为考试作弊。
2.6月8日外语科目考试时，考生须在14:45前进入考场（教室），之后禁止迟到考生进入考场；其他科目开考15分钟后禁止迟到考生进入考点（学校）。
3.职教单招文化课考试各科目开考15分钟后禁止迟到考生进入考点（学校）。
4.每科目考试结束后统一离场，不得提前交卷出场。
5.考试中若出现偶发事件，考点会启动应急预案，考生应服从考点安排。
6.做好自我防护，科学安排作息，以最佳状态从容应考。
温馨服务
考生考前如有疑问与困难，可拨打考区咨询电话。
2025年西安市各区县
高考咨询电话
衷心祝愿广大考生取得理想成绩，开创美好未来！
西安市教育考试中心
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