详解日产无线码一区：打造优质中文配音服务的无线编码技术革新，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传新版本visionOS将支持PS、Xbox等手柄这两个网友的评论，已经很能够说明大家的观点，批评姜尘对国人的偏见了。
关于日产无线码一区（Nissan Wireless Code One Zone），这一无线编码技术的革新对于打造优质的中文配音服务来说无疑是一次革命性的变革。该技术通过将音频信号解码和编码过程移动到一个专用的区域，实现了音频数据的高效传输和分布式处理，从而大大提高了语音识别和合成的质量和效率。
日产无线码一区采用了先进的多模态编码技术。传统的音频编码主要依赖于频谱特性，如频率、相位、功率等参数，这些参数的精确控制直接影响到音频质量的高低。而日产无线码一区则利用了Wi-Fi、蓝牙等多种无线通信方式，对声音信号进行实时、无缝的转换，使得不同类型的音频可以在同一区域中自由切换，既保证了音质的一致性，又最大程度地节省了数据量和带宽资源。
日产无线码一区在实现语音识别和合成时，采用了深度学习和自然语言处理的技术。传统的音频信号往往由人声或乐器演奏，其特征并不明显，不利于机器学习算法的有效解析。而日产无线码一区则通过对大量的语音样本进行训练，建立了一套高效的语音识别模型，能够准确识别并理解各种语种和口型的语音内容。它还引入了自然语言处理技术，能够通过分析文本中的上下文信息，理解用户的说话意图和情感，为用户提供更加人性化的语音合成服务。
日产无线码一区还具有高度的安全性和隐私保护功能。传统的音频编码过程中，数据会直接存储在设备内部，容易被黑客攻击或恶意篡改，导致数据泄露或服务质量下降。而日产无线码一区采用了AES-256加密技术对音频数据进行高强度的加密保护，即使在最恶劣的情况下，也无法轻易窃取或篡改用户的语音数据。它还提供了严格的权限管理机制，只有经过授权的用户才能访问和使用无线码一区的服务，确保了用户的数据安全和隐私。
日产无线码一区的推出，以其创新的无线编码技术、高效的语音识别和合成能力、以及高度的安全性和隐私保护功能，成功地打破了传统音频服务的局限性，为打造优质的中文配音服务开辟了新的道路。未来，随着更多企业和技术的深入研发和应用，我们有理由相信，日产无线码一区将会引领语音识别和合成领域的新潮流，为中文配音行业带来更高质量、更便捷的服务体验。
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
编译/VR陀螺
据外媒9to5Mac爆料，苹果正在积极为Vision Pro设备引入手柄支持，其中包括但不限于PS、Xbox等第三方手柄，此外，苹果可能还在构建一个名为“spatial controllers”（空间手柄）的外设产品。
此前Vision Pro支持连接蓝牙手柄使用，但苹果想要进一步打磨相关体验。未来如果用户下载运行2D游戏，可能会提醒需要配备PS、Xbox、MFi等手柄，如果是3D游戏，则会提醒需要连接空间手柄。
早些时候，彭博社也曾爆料称，苹果正在与索尼洽谈并试图为Vision Pro引入PS VR2手柄。不仅如此，苹果也在跟一些第三方开发者讨论了游戏移植问题（visionOS采用眼手交互，这跟以往很多VR/MR游戏交互截然不同）。
如果乐观估计，可能我们将会在即将到来的WWDC 2025上看到新版本visionOS在游戏手柄适配上面的更多动作。