巾帼奇才：三上悠亚SSNI-542的女教师背景与教学魅力探析，多数机构看多下半年A股市场表现，中证A500ETF南方（159352）涨0.51%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普京用“坦诚”“实质性”以及“富有成效”来形容与特朗普的交流，并表示同意特朗普的意见，将提议并准备与乌方就达成潜在的和平协议签署一份备忘录。
下面是一篇关于巾帼奇才——三上悠亚SSNI-542的女教师背景与教学魅力探析的文章：
三上悠亚（Yuki Ono，1967年5月16日-），是一位日本著名的数学教育家、教师和作家。她以其卓越的教学能力和深邃的人文关怀而被人们所熟知，特别是她的女性身份和多元化的学科背景，更是使其在教育界独树一帜。
三上悠亚出生于日本东京的一个普通家庭，父亲是一名中学教师，母亲则是一名音乐教师。自幼，她就展现出对数学的浓厚兴趣，尤其是数论和代数方面。在父母的支持下，她并未选择传统的数学专业道路，而是选择了将科学和艺术相结合的道路，选择了学习物理，并最终选择了前往美国进行进一步的学习和研究。
在美国，三上悠亚师从著名学者约翰·霍普金斯大学的数学教授乔治·欧拉，并获得理学硕士学位。在此期间，她在学术领域取得了显著的成就，尤其是在弦理论的研究中，她的研究成果被誉为“弦理论界的瑰宝”，为她赢得了国际上的广泛认可和赞誉。
回到日本后，三上悠亚成为了一名女教师，她致力于普及和推广数学教育，特别是物理学和数学教育，以激发学生们的兴趣和热爱数学。她的教学理念强调理解、探索和实践，鼓励学生们通过实验、观察和思考来理解和掌握知识，而非仅仅依靠死记硬背的方法。她也注重培养学生的创新思维和批判性思考能力，鼓励他们敢于挑战权威，勇于提出自己的见解和观点。
在教学过程中，三上悠亚还积极参与社会活动，担任了多个数学教育相关的组织和机构的负责人，如日本数学学会和亚洲数学学会等。这些经历使她深刻理解到了教师不仅是传授知识的载体，更是一种引领和推动学生发展的角色。
三上悠亚的作品涵盖了数学、物理学等多个领域，其中最为人称道的是《数学之美》和《弦理论简史》。这两本书不仅深入浅出地介绍了数学的基本概念和公式，同时也揭示了弦理论背后的世界哲学和宇宙观，给读者带来了全新的视角和思考方式。
三上悠亚还在文学创作上有所贡献。她的散文作品《数学之歌》和诗歌《科学的心声》都反映了她对数学的独特理解和情感深度，充满了对未知世界的敬畏和对人类智慧的赞美。
三上悠亚以女性的身份和独特的教育理念，在数学教育领域展现了无尽的魅力和才华。她以其深厚的数学功底、生动的教学技巧和丰富的社会活动经验，成为了当代中国乃至全球范围内备受尊敬的数学教育家。她的故事告诉我们，女性可以在任何领域发光发热，只要我们愿意追求梦想，付出努力，就能实现自我价值，创造出属于自己的精彩人生。
6月4日，三大股指早盘小幅高开，其中中证A500指数小幅拉升。截至上午9:45，中证A500ETF南方(159352)涨0.51%。相关成分股中，比亚迪涨2.19%、紫金矿业涨0.83%、东方财富涨0.73%，贵州茅台、招商银行、宁德时代等小幅跟涨。
5月，受海外扰动因素缓和、国内风险偏好回暖等因素影响，A股市场震荡上行。截至5月30日收盘，A股主要指数多数上涨，小微盘风格表现相对更好。展望6月，综合机构观点来看，监管层通过推进长期稳市机制建设，以及引导中长期耐心资本力量不断壮大，将有力支撑A股底部区间。
其中国泰海通证券认为，中国股市“转型牛”的格局越来越清晰，战略看多2025年。第一，遍历冲击和出清调整后，投资人对经济形势的认识已然充分，其对估值收缩的边际影响减小； 第二，股票价格反应的是投资者对未来的预期，而预期变动的主要矛盾，已经从经济周期的波动，转变为贴现率的下降，尤其是无风险利率与风险认识的系统性降低；第三，以“投资者为本”的资本市场改革，以新技术新消费的商业机会涌现，有助于重新提振投资者对长期的假设，中国股市迈向“转型牛”。
中证A500指数作为主打行业均衡特色的大盘宽基指数，跳出了传统宽基以总市值为单一初筛标准的局限，在行业风格属性上兼具新兴行业的弹性和传统板块的稳健。在不确定性较强的市场环境中，具有较好的长期配置属性。
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