军魂激昂：阅兵场上的高G高H狂飙，太爽与粗犷交织的战斗交响乐！，原创 临近高考！考生如何选择最有前景的专业？我问了问DeepSeek，结果有些出乎意料……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在威尼斯，除了贡多拉，水上巴士也是人们出行的好帮手。这些水上巴士就像陆地上的公交车一样，有着固定的线路和站点。你要是想沿着大运河游览一番，感受威尼斯的繁华，那就坐上水上巴士。大运河可算得上是威尼斯的 “主干道” 了，它呈倒 S 型贯穿整个城市。坐在巴士上，你能看到沿岸 100 多座古老建筑，这些可都是 12 到 18 世纪威尼斯贵族和富商的府邸。它们风格各异，有的是华丽的巴洛克式，有的是典雅的哥特式，每一座都彰显着当年主人的身份和地位。你瞧，那座有着精美雕花阳台的建筑，说不定当年就有一位美丽的小姐，在阳台上凭栏远眺，盼望着心上人的归来呢。
《阅兵场上的高G高H狂飙：一曲豪情壮志的交响乐》
军事，这个充满激情和荣耀的领域，以其独特的魅力和深远的历史底蕴，吸引着无数人驻足观赏，探究其背后的深层内涵。当历史长河中的军人们在阅兵场上展现他们的铁血与柔情交织的战斗交响乐时，我们仿佛能听到一段震撼人心的史诗般的赞歌。
阅兵场，是庄严而神圣之地，是军队展示实力、凝聚精神的重要舞台。在这里，每个士兵都以自己独特的方式诠释着对祖国的热爱，对荣誉的追求，以及对使命的坚守。每当升旗仪式的国旗冉冉升起，或是装备方队整齐划一的步伐声中传来，我们都能感受到那份坚定而炽热的信念——军人，就是那道为国家守护疆土的钢铁长城。
随着音乐的响起，阅兵队伍开始在宽阔的天安门前威武地行进。高亢激昂的旋律如雄鹰振翅翱翔，直指苍穹；节奏强劲的鼓点如猛兽怒吼咆哮，彰显出战士们的勇气与决心。每一步的脚步都充满了力量感，每一颗心跳都充满了紧张感，每一次挥舞的手臂都充满了动感。这种高度集中、紧密协作的精神状态，正是军魂的魅力所在。
与此高频率的高速快进、高G、高H的摇滚音乐也在耳边回荡，这是为了表达出阅兵场上的速度与激情。这种特殊的音效，既展现了军人身手矫健、锐不可挡的战斗力，又体现了他们不畏艰险、勇往直前的英雄气概。这种狂飙式的演奏，既是对过去战争岁月的回顾，又是对未来的挑战，更是一种对胜利的渴望和对胜利的敬畏。
阅兵，不仅仅是对过去的致敬，更是对未来的展望。它不仅展示了我国军队的现代化建设成就，也展现了中国人民解放军为保卫国家安全、维护社会稳定所付出的巨大努力。高G、高H的摇滚音乐，则象征着中华民族坚韧不拔、勇往直前的决心和意志，寓意着中国军队在新时代的征程上必将继续发扬英勇顽强、无私奉献的精神，用实际行动捍卫祖国的尊严和繁荣昌盛。
阅兵场上，高G、高H的狂飙交响乐如同一首激昂的战歌，催人奋进，鼓舞人心。这是一首由军魂谱写的壮丽诗篇，它以生动形象的形式传达了中国军人的独特气质和精神风貌，展现了中国人民解放军的风采和精神，是我们对中国军队深深的敬仰和自豪。让我们期待，在未来的阅兵场上，还能听到更高G、更高H的狂飙交响乐，见证中国人民解放军更加勇猛无畏、锐意进取的形象，共同庆祝新中国成立70周年，向全世界传递中国军人的自豪与荣光。
文 | 付一夫
又是一年高考季，广大莘莘学子都在摩拳擦掌，严阵以待，准备迎接人生中最重要的一次考试。
诚然，很多人都说高考是人生的转折点，以为考上了心仪的学府就能高枕无忧，未来也能一马平川了。
殊不知，这种心态让很多人都忽视了选择专业的重要性——要知道，大学四年学习的内容，很可能会直接决定以后的工作领域和人生规划，而选择一个适合自己且有前途的专业，显然是非常重要的，不少人在高考后踩的第一个坑，就是选错了专业。
事实上，在技术革命与产业升级交织的时代背景下，高考志愿的选择早已超越了简单的“择校选专业”，堪比一次关乎未来竞争力的战略布局。
如今，伴随人工智能、碳中和、生物科技等国家战略的深化推进，部分专业凭借政策红利、技术刚需与人才缺口，展现出远超传统的就业前景与发展空间，薪酬方面自然也无需多言。
那么，究竟哪些是未来最有前景的专业呢？带着这样的疑惑，我问了问DeepSeek大模型，它给出了10个专业方向以及具体理由，其中很多内容都有些出人意料。在此展示出来，供各位读者参考决策。
1、人工智能：技术革命的核心引擎
作为连续3年稳居报考榜首的专业，人工智能已渗透至医疗、金融、制造等全领域。2024届毕业生平均起薪超1.2万元/月，头部企业算法岗年薪中位数突破25万元。华为、腾讯等大厂校招名额中AI岗位占比超15%，而人才缺口较2020年增长217%。
学习重点：机器学习、自然语言处理、计算机视觉。
院校推荐：上海交通大学（录取分690）、南京大学（686），需数学与编程基础扎实。
2、数据科学与大数据技术：数字时代的“新石油”勘探者
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