探索成人教育漫画的独特魅力：寓教于乐的生动诠释与实用指导，女子为祈福放生2.5万斤外来鲇鱼 被判赔偿5.8万看似无害的提问，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走进雷峰塔，雷峰塔的下半部是遗址保护层，通高9.85米，游客可以透过玻璃看到老雷峰塔倒塌后的废墟。雷峰塔共有七层，可乘电梯上下。站在塔顶，北面是西湖湖面，能清楚地看到三潭印月、柳浪闻莺等众多西湖美景。
某日，我们有幸在书店中遇见一本名为《冒险漫游者》的成人教育漫画。这本漫画以其独特的魅力吸引着我们的目光，它以寓教于乐的方式，生动诠释了成人教育的价值，同时也为学习者提供了一份实用的学习指南。
让我们从漫画的创作风格入手，这部作品融合了艺术、科学、历史等多种元素，既展现了漫画本身的趣味性，又巧妙地融入了成人教育的内容。漫画中的角色们身着各种各样的服饰和道具，他们的故事围绕着一个共同的主题展开——成人自我提升和职业规划。主人公们通过解决各种谜题、完成任务，不断提升自己的能力，并在过程中不断反思、总结经验教训，以此来实现个人成长和社会适应。
漫画中的每一个场景都充满了生动的想象力和创新的设计。例如，在科学知识的教学环节中，画面中的主角们可能会遭遇一些实验难题，通过对实验操作的解惑，他们不仅了解了科学原理，更掌握了实验技巧和方法，这对提升他们的科学素养有着极大的帮助。漫画还引入了一些人文元素，如历史事件、社会现象等，这些内容旨在引导读者思考人生价值、社会伦理等方面的问题，这对于培养学习者的社会责任感和批判性思维具有重要推动作用。
在学习指导方面，《冒险漫游者》更是别具一格。漫画提供了丰富的学习资源和实用的学习技巧，包括但不限于以下几点：
1. 知识讲解：漫画将复杂的知识体系简化成易于理解的形象和故事，使得学习过程更为生动有趣。例如，对于数学公式和物理定律，漫画会用卡通形象描绘其背后的逻辑关系，使抽象的概念变得直观易懂。
2. 实践操作：许多章节都会安排主角进行实际的操作练习，如制作模型、解决问题等。通过这样的方式，学习者可以在实践中掌握所学知识，并提高应用能力。
3. 自我评估与反思：漫画定期提醒读者进行自我评估，分析自己的优点和不足，以便于制定适合自己的学习计划和策略。这有助于提升学习者自我认知和自我管理的能力，也对他们的个人发展具有积极影响。
4. 社区互动：漫画设有在线社区，让学习者可以与其他参与者交流分享经验和心得，形成学习共同体。这种互动模式不仅可以增强学习者的归属感，还能激发他们的学习兴趣和动力。
《冒险漫游者》作为一部成人教育漫画，以其独特的魅力和丰富的内涵吸引了众多读者的目光。它的寓教于乐的方式，生动诠释了成人教育的价值，而实用的学习指导则为学习者提供了一种全新的学习途径和方法。相信通过阅读这部漫画，每一位成年人都能从中收获到成长的力量，开启一段充满挑战和乐趣的成人教育之旅。
近期，最高人民法院发布多批民法典颁布五周年典型案例，其中一则案例如下：
2020年12月，徐某为了给家人和朋友祈福，从刘某处购买了9万多元的鲇鱼，在未向主管部门报告的情况下，来到江苏省常州市的钱资湖放生，被相关工作人员和周边群众阻止并报警后，徐某偷偷转至常州长荡湖继续放生，共放生了25000斤鲇鱼。由于这些鲇鱼属于热带鱼类，不耐低温，随后大量死亡。
长荡湖水产管理委员会管理处及时将情况向上进行了汇报。渔政监督大队立即组织人员打捞，历时10天累计打捞出死亡鲇鱼20208斤。经鉴定，死亡鲇鱼为革胡子鲇，属于外来物种，原产于非洲尼罗河流域，食性杂，生长速度特别快，是本土鲇鱼生长速度的5到6倍、繁殖能力很强，耐污水、耐低氧，甚至能离水爬行，具有很强的入侵能力。
专家介绍，外来物种入侵有很多危害，包括损害人类健康、造成恶性种间竞争、繁殖干扰和基因污染等，还会在动植物间传播疾病，产生动植物疫情，造成栖息地环境改变，甚至导致本土物种灭绝。而且外来物种入侵危害存在滞后性，对这些危害的监测、防范和治理都面临很大的困难和挑战。
专家评估，本案中未打捞上岸的4792斤革胡子鲇若存活，将会成为优势物种，捕食各种鱼苗和底栖水生动物，严重损害长荡湖生物多样性。
法院经审理认为，徐某、刘某在未向当地渔业行政主管部门报告的情况下，擅自向长荡湖投放大量外来物种的行为违反国家规定，导致该水域环境要素和生物要素发生不利改变，造成生态环境损害及生物安全风险，应当承担生态环境损害及惩罚性赔偿责任。判决徐某、刘某承担生态资源损失、服务功能损失、事务性费用及惩罚性赔偿金共计58000元。
不少人认为放生是一种善举，是在做好事、做善事。但其实盲目随意的放生不仅会伤害到生物本身、对生态环境造成破坏，还会给生物安全带来巨大风险，甚至将承担相应的法律责任。
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