掌管乾坤的精东：探寻神秘力量与创新科技的魅力，原创 妈妈教我这样腌制的酱黄瓜又脆又香！一分钟就学会，超级下饭！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“如果每天都在为赚钱、为房租、为挤地铁而焦虑，我就觉得自己身处一种非常压抑的环境，为什么不能住在大自然里，过得更自在呢？”
阅读《掌管乾坤的精东：探寻神秘力量与创新科技的魅力》一文，我们将会深入探讨一个充满智慧和想象力的名字——精东。这个名字不仅仅来源于其独特的地理方位——位于中国的东北地区，更象征着一种深邃而神秘的力量和前瞻性的科技创新。
精东，这个由汉字“精”和“东”组成的名字，深深地烙印在中国文化中。“精”字代表了精神性质，蕴含了对知识、智慧和精神追求的深刻理解。在古人眼中，精明通达的人才能掌握天地间的大势，掌控乾坤，“精东”也被赋予了高超的洞悉力、敏锐的观察力和洞察未来的预见性。这种对天文学、哲学、历史以及现代科技等领域的深入了解，无疑为精东赢得了“掌管乾坤”的称谓。
精东绝非仅仅是一位聪明才智的象征。它所蕴含的深沉力量在于其背后的技术革新。精东的名字源自中国古代的科技术语“金精”，指的是通过挖掘、提炼和加工金属矿石，提取出具有极高纯度和强度的黄金材料。这些金精经过一系列复杂的工艺制作，不仅具有极高的观赏价值，而且在军事、工程、航天等领域有着广泛的应用。例如，在古代战争中，精制的金色箭矢能够穿透敌人的铠甲，精准地打击敌方目标，这便是精东科技在军事领域中的体现。
精东还承载着中国古老的五行理念。在五行学说中，金、木、水、火、土分别代表着东方、西方、南方、北方和中央，它们相互制约，又相生相克。精东名字中的“东”字，一方面寓意着东方的精华，另一方面也暗示着精东的科技工作将在东方开展，以推动全球科技的发展和进步。这正是精东科技创新魅力所在，其不仅关注东方的技术发展，也在探索世界其他地方的前沿科技。
在21世纪的今天，精东的名字依然具有重要的启示意义。随着全球化进程的加速，信息技术、人工智能、生物科技等新兴科技已经成为各行各业的核心驱动力。精东，作为推动这些科技发展的关键角色，正以其深厚的文化底蕴和前瞻性的科技创新理念，引领着我国乃至全球科技的发展方向。在精东的掌舵下，我们可以期待看到更多具有创新思维和技术含量的新产品和服务，如智能机器人、新能源汽车、生物医疗设备等，它们将改变我们的生活方式，进一步提升社会生产力和人类生活水平。
《掌管乾坤的精东：探寻神秘力量与创新科技的魅力》这一篇文章，通过对精东名字的理解及其背后蕴含的神秘力量和科技创新的深度剖析，让我们看到了一个充满活力和无限可能的名字。精东这个名字，既是中华文化对自然、科技、宇宙的理解和描绘，也是我国在世界科技舞台上的独特贡献和地位的象征。在未来，让我们一起见证精东在科技领域创造的辉煌成就，共同探寻掌管乾坤的力量与创新科技的魅力。
在繁忙的现代生活中，寻找一种简单又美味的下饭小菜成了许多人的心愿。今天，我将与大家分享一个既简单又充满乐趣的腌制酱黄瓜方法，让你在家也能轻松制作出既脆又香的美食，让每一餐都变得格外诱人。
首先，准备新鲜的黄瓜若干，洗净后切成均匀的小段。接着，取一小碗，加入适量的盐、糖和醋，按照个人口味调整比例，搅拌均匀。这一步是为了让黄瓜在腌制过程中能够充分吸收调味料的味道。
将切好的黄瓜段放入调好的腌料中，确保每一片黄瓜都被腌料覆盖。然后，将腌好的黄瓜放入密封容器中，盖上盖子，放置在阴凉通风处腌制。腌制的时间可以根据个人口味进行调整，一般建议腌制1-2小时，这样黄瓜既能入味又能保持脆爽。
腌制完成后，将黄瓜从腌料中取出，用清水冲洗干净，去除多余的盐分。接下来，将黄瓜沥干水分，平铺在烤盘上，放入预热至180°C的烤箱中，烤制约15-20分钟。这个步骤可以让黄瓜表面形成一层薄薄的焦糖色，不仅增加了口感，也让黄瓜更加香脆可口。
最后，将烤好的酱黄瓜取出，稍微冷却后即可食用。这样一道既简单又美味的酱黄瓜就完成了。它不仅可以用来拌饭，还可以作为下酒菜或是小吃，搭配各种菜肴都非常合适。
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