高清国产影视资源：探索在线观看的多元体验与文化价值，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科普专家说慢病·精编 | 哪些甲癌患者可以用靶向或免疫药物？新京报记者注意到，5月21日清晨5点左右，大方县气象台发布暴雨黄色预警，预计未来6小时长石、果瓦及周边乡镇降雨量将达50毫米以上且降雨持续，并伴有雷电、大风等强对流天气，相关单位需做好排水防涝工作，注意防范暴雨诱发的山洪、滑坡、泥石流等灾害。
世界电影艺术的发展始终伴随着科技进步和消费文化的变迁。随着互联网时代的到来，高清国产影视资源已成为我们日常娱乐生活的重要组成部分，其丰富的多元体验与深厚的文化价值逐渐凸显。
高清国产影视资源的在线观看打破了传统媒体的时空限制，为我们提供了全新的观影体验。在家中，用户只需一台电脑或手机，就能随时随地欣赏到高质量的影视作品，无需面对繁杂的线缆和电视信号干扰。这种无实体空间的观影模式，使得观众可以更加沉浸式地沉浸在影片的故事中，感受到视觉、听觉、味觉等多种感官的交融，增强了观影的趣味性和沉浸感。高清影视资源还具有更高的色彩饱和度和清晰度，使得画面质感更加细腻，给人们带来了更为逼真的视觉感受。
高清国产影视资源的在线观看也带来了一种文化价值的提升。作为一种全球化、跨文化交流的媒介，高清影视作品以其独特的叙事手法和深邃的主题内涵，为观众打开了一个全新的视野。其中，许多优秀的作品不仅展示了中国传统文化的博大精深，如《唐人街探案》系列、《长安十二时辰》等，还深入探讨了社会现象、人性问题以及全球化的议题，引发人们对人性、历史、现实等问题的深度思考。高清影视作品也往往以宏大的情节设定和复杂的角色关系，勾画出一幅幅富有诗意的画面，吸引了大量的观众驻足观看，推动了影视文化产业的繁荣与发展。
高清国产影视资源的在线观看也为创作者提供了一个新的创作平台和灵感源泉。通过网络社交工具、视频分享网站等，广大网友不仅能够直接上传自己的原创作品，也可以参与到影视作品的制作过程中来，共同见证一部影片从构思、拍摄到后期制作的全过程。这种开放式的创作环境，为无数热爱电影艺术的年轻人提供了展示才华、实现梦想的机会，激发了他们的创造力和想象力，使得高清国产影视资源成为了培养人才、推动创新的重要载体。
高清国产影视资源的在线观看以其丰富多样的体验和深厚的文化价值，正在逐渐改变着我们的生活方式和审美观念。它让我们有机会跨越地域、跨越时间，随时随地享受到高品质的视听盛宴；它也为我们提供了展现自我、传播知识、参与创作的新平台，使更多的人能够参与到电影艺术的创作和传播中来，推动了影视文化的繁荣发展和世界电影艺术的进步。我们应该珍视并充分利用高清国产影视资源的在线观看这一多元体验，发掘其深厚的文化价值，让其成为我们美好生活的一部分。
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
出品 | 搜狐健康
作者 | 刘家碧
编辑 | 袁月
当前，治疗甲状腺癌的靶向药物和免疫药物发展迅猛，多款药物已在临床上得到广泛应用。哪些甲癌患者可以用靶向或免疫药物？不想做手术的话可以通过吃药康复吗？
在“科普专家说慢病”国际甲状腺知识宣传周专题节目中，中国医学科学院肿瘤医院头颈外科副主任医师朱一鸣介绍，靶向药物和免疫药物都有严格的治疗指征，不适用于早期的以及能够通过手术配合碘131治疗、促甲状腺素（TSH）抑制治疗获得良好治疗效果的晚期患者。