色呀呀：超清在线看，沉浸式视觉盛宴：深度探索色哟哟网站的全貌与魅力，开展高考考点燃气安全检查，东莞常平城管分局为高考护航看似无害的提问，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虚假宣传是消费者购买“金包银”产品时可能面临的又一陷阱。
Human language processing: The Ultimate Guide to "Scentohah: A High-End Online Streaming Platform for Immersive Visual Enthusiasts"
色呀呀，一个专注于提供高品质、沉浸式视觉盛宴的在线观看平台，凭借其超清画质和独特的感官体验，已经成为当今数字娱乐领域的一股不容忽视的力量。这个独特的网络平台以丰富的色序和独特的视角，为观众创造了一个犹如身临其境般的视觉世界，引领着人们对色彩的深入探索和热爱。
让我们从"Scentohah"这个名字开始理解它的本质——这是一个全方位捕捉色彩细节并将其转化为视觉体验的网站。这个网站并非只是播放传统意义上的电影、电视剧或音乐，而是通过一种全新的方式，让观众在家中就能享受到一场色彩的艺术展览。"Scentohah"的名字来源于"coloroh", 这个单词的发音与"color"（颜色）和"sohah"（声音）相结合，寓意着对色彩的敏感感知和深沉的理解。
网站的核心功能包括以下几个方面：
1. 色彩导航："Scentohah"首页设有颜色主题分类，用户可以根据自己的兴趣和喜好选择相应的颜色主题，如艺术、历史、自然等，每个主题下都有丰富的频道供选择，如色彩之旅、色彩故事、色彩摄影等，每条频道内会精选出最新、最热门且深受好评的高清视频作品，让观众能够直观地感受到不同色彩的冲击力和层次感。
2. 视觉呈现：每一部精心挑选的作品都会以其特有的色彩模式进行高清拍摄，无论是鲜艳的色彩跳跃、柔和的冷暖对比，还是复杂的光影效果，都能清晰展现，仿佛让你置身于色彩的海洋中，感受每一帧画面都是一次色彩盛宴。网站还引入了动态滤镜和色彩校正技术，可帮助用户更准确地控制色彩饱和度、明暗度以及色彩过渡，使观看过程更加舒适愉快。
3. 互动评论区：观众不仅可以欣赏到视频内容，还能参与到网站的讨论环节中，与其他用户分享各自的观后感，探讨色彩背后的文化内涵和美学价值。在这个过程中，观众不仅能了解到各色系的代表元素，更能获得跨文化的视角和灵感，加深对色彩的认知和理解。
4. 持续更新："Scentohah"始终致力于为用户提供最新的视觉内容，并定期推出新的频道和活动，例如色彩讲座、色彩设计大赛等，鼓励用户持续关注和参与，从而不断提升自身的审美素养和色彩应用能力。
5. 独特性体验：除了常规的高清视频观看外，网站还有许多独特之处，比如它拥有独立的社交功能，用户可以创建个人账号，与其他用户交流分享、互相推荐，甚至在实时的聊天室中进行色彩话题的讨论和辩论；网站还会定期发布一些特别活动和优惠信息，如会员专享特惠、积分兑换礼品等，让用户在享受高质量视听服务的也能享受到更多的惊喜和实惠。
总之，"Scentohah"不仅是一个在线观看色序的平台，更是一种通过色彩营造的艺术氛围，带领人们走进一个充满想象力和创造力的世界。在这个平台上，观众不仅可以收获视觉享受，还可以领略色彩的魅力和力量，通过与其他用户的互动交流，提升自己的审美素养和生活品味，真正实现"色呀呀"所倡导的“沉浸式视觉盛宴”的目标。
2025年高考在即，又逢第24个“安全生产月”之际，为给广大考生营造安全稳定的高考环境，自5月27日启动护航高考工作以来，东莞常平城管分局积极行动，组织人员对镇内高考考点、考试住宿学校的食堂燃气安全进行全面检查，筑牢安全防线，为莘莘学子保驾护航。
常平城管分局组织执法人员联合常正燃气工作人员，对常平中学高中部考点的燃气安全隐患进行了全面排查。此次检查重点针对食堂、锅炉、宿舍内的管线、管件、阀门、燃气表、软管连接等重点部位进行详细检查。执法人员使用燃气检漏仪，对每个灶台下方的软管接口、管线连接处逐一检测，确保燃气设施安全可靠。同时，为保障考试期间燃气正常供应，执法人员要求燃气企业不仅做好考前检查，还须保持24小时通信畅通，以便及时处置异常情况。
在检查过程中，执法人员还向学校负责人、食堂负责人及食堂工作人员普及了燃气安全知识，详细讲解了应急处置措施，强调燃气安全的重要性，并要求严格遵守燃气使用操作流程，确保燃气使用安全。
高考期间，常平城管分局将持续开展燃气安全隐患排查整治工作，组织燃气企业加强燃气设施巡查巡检，并安排专人到考点值守，做好应急保障工作，全力当好高考燃气“陪考人”。该分局通过强化燃气安全监管和服务，为学子们在追逐梦想的路上增添一把燃气“安全锁”。
接下来，常平城管分局将继续按照上级有关要求，结合“燃气安全生产月”活动，开展多种形式的燃气安全宣传活动、用气安全隐患排查以及打击“黑气”等工作，不断提高市民群众的安全用气意识和应急处置能力，确保全镇安全用气形势稳定。
文|姚梓婷
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