英师未配罩遮蔽，我无奈遭抄课挑战：无罩之蔽藏危机，英语课堂上的意外历险记，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高考进入第二天 多地查分时间速看→境外包车游较去年预定单增长显著。其中日本包车游需求旺盛涨幅达36%，富士山相关线路订单量同比涨幅高达189%。
标题：《无罩之蔽藏危机——英语课堂上的意外历险记》
在如今的教育环境中，英语作为一门全球通用的语言，早已成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。面对英语课堂教学中的种种挑战，我们常常会遇到各种意想不到的情况——英师未配罩遮蔽、学生们无法直接面对老师的眼神交流等现象，这无疑对我们的学习过程产生了一定的影响。在这篇以“英师未配罩遮蔽，我无奈遭抄课挑战：无罩之蔽藏危机，英语课堂上的意外历险记”为题的文章中，我们将深入探讨这些问题并展现英语课堂上的一次次危机，以及如何在这种“无罩之蔽”的环境下，我们如何应对和解决这些困境。
当我们走进英语课堂时，总是期待与老师进行清晰、有效的互动交流。在现实的教学情境下，英语教师往往缺乏专门配备的罩子或眼镜，导致他们无法像其他学科的老师一样完全隐形，只能通过眼神交流与学生进行基本的沟通。这种无形的“罩子”，不仅影响了师生之间的视线交流，也使得我们在理解和掌握英语知识时感到困惑和阻碍。例如，当教师讲述抽象的概念或复杂的语法结构时，如果没有罩子或眼镜的阻挡，我们可能无法准确地捕捉到他们的表情变化和肢体语言，从而难以理解其深层含义或教学方法。由于学生通常习惯于直接与教师面对面交流，而没有罩子或眼镜的遮挡，他们在回答问题或质疑老师的提问时可能会感到尴尬或无所适从，因为老师无法通过眼睛看到他们的表情和反应。
那么，面对这一问题，我们需要如何处理呢？我们可以通过提前了解和熟悉英语教材的相关规定，如要求教师必须佩戴罩子或眼镜才能授课等细节，确保教师在上课前已经做好了必要的准备和安排。我们可以尝试运用一些辅助教学工具，如使用视频资料、音频讲解、在线课程平台等，让教师在无需佩戴罩子或眼镜的情况下，也能进行生动、形象的教学演示。我们还可以利用现代科技手段，如智能白板、投影仪、电子书等，创造一个开放、互动的学习环境，使教师能够通过语音或图像的形式与学生进行实时的交流和沟通。
我们也不应忽视学生的个体差异性，因材施教是教育的基本原则之一。虽然在特殊情况下需要教师提供特殊帮助，但这并不意味着我们应该强迫所有学生都采取同样的方式进行教学。我们需要尊重每一个学生的个性特点和学习风格，鼓励他们选择最适合自己的学习方式，如主动阅读、小组讨论、自我练习等。我们也需要关注他们的兴趣爱好和注意力集中度，灵活调整教学内容和节奏，确保每个学生都能在轻松愉快的氛围中参与到学习过程中来。
尽管在英语课堂教学中出现无罩之蔽的挑战是不可避免的，但我们有责任和能力去克服这个问题，以实现更加高效的英语教学效果。通过精心准备和合理安排，利用现代技术和手段，我们可以有效地引导学生在无罩之蔽下进行学习，同时充分发掘和利用其独特的学习潜能和优势，激发他们对英语的兴趣和热情，提升他们的英语听说读写技能，培养他们的英语思维能力和创新精神。这就是我在英语课堂上遭遇“无罩之蔽”的经历，也是我对英语教育的一种思考和实践。
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
新高考省份根据选考科目考试日程安排，全部考试结束的时间为9日或10日。河北、山西、吉林、江苏等地将于9日结束全部考试；北京、天津、浙江、山东等地将于10日结束全部考试。
按照往年惯例，高考成绩查询时间集中在6月23日—25日。目前，已有部分省份公布了高考成绩查询时间，湖南、湖北、吉林、江西等地，预计在6月25日左右公布高考成绩。
教育部将组织各地各高校举办“2025年全国普通高等学校招生云咨询周”活动，为考生和家长提供志愿填报咨询服务。今年，教育部“阳光高考”平台及“阳光志愿”信息服务系统将优化升级，各省也将建立完善本地志愿填报服务信息平台和系统，努力为考生提供更加优质、更加便捷、更加全面的信息服务。各地教育部门还将通过多种方式开展志愿模拟填报和咨询服务，比如，山东省将于6月13日—16日组织志愿填报模拟演练。
每年高考，总会有些不良机构或不法分子趁机寻找诈骗机会。对此，教育部以及多个省份都发布提示，提醒考生和家长警惕涉考骗局，不要轻信非官方渠道发布的不实信息和一些高收费的志愿填报辅导机构，谨防上当受骗。