夜幕降临：《黄瓜视频》陪你深度放慢脚步，舒缓身心的绝佳选择，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从手机到汽车，熟悉的“华为小米之争”全面爆发在大制作高关注度的背后，观众期待什么？续作能否突破瓶颈，重燃市场热情？本期《今日影评》邀请影评人艾辉深入解析，为我们剖析这一现象背后的市场逻辑与创作挑战。
问题描述：夜幕降临，电影、电视剧、音乐播放器等娱乐方式纷至沓来，给人们带来了丰富的视听享受。而在这个喧嚣的世界中，有一种独特的存在，它既可陪伴你度过宁静夜晚，又能在舒缓身心之余，为你带来一种更为深入的思考和体验——《黄瓜视频》。
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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
端午节期间，在和粤港澳大湾区车展同期举办的2025未来汽车先行者大会上，华为常务董事、终端BG董事长余承东的发言，再次引发热议。
“从其他行业来的公司一做，只做一款车，就卖爆了，虽然它的产品可能不是那么好，无论是它的质量，甚至它的智驾能力都很……但是一样卖得（很好），就因为它有强大的品牌能力，流量能力。”
尽管余承东没有直接点名，但现场以及网络舆论不约而同指向了一个企业。巧合的是，小米创始人雷军迅速在微博上给出了“此地无银三百两”式的回复：“刚学会一句莫言名言：诋毁，本身就是一种仰望。”然而，这条微博很快被修改，删除了颇具火药味的这句话，但图片仍被保留。
小米与华为之间的竞争由来已久，最早可以追溯到智能手机市场激烈竞争的时代。2013年，小米凭借主打性价比的红米系列迅速占领市场。同年年底，华为宣布荣耀品牌独立运营，荣耀3C的市场定位与红米系列高度重合，直接开启了两家公司之间的针锋相对。
到了2018年，小米发布MIX 3时，雷军在发布会上的一句“干翻华为”，让双方竞争的火药味达到顶峰。
如今，随着双方进入汽车领域，火药味再次浓烈起来。这一次的交锋来得比外界预料的要早很多，毕竟华为与小米目前在汽车产品上几乎不存在明显重叠，也还没有正式展开直接的市场对抗。
然而，双方已经开始了更深层次的竞争——从品牌到生态、从模式到未来的话语权，这场“战争”正在迅速升温。
一款“不好卖的车”卖爆了，让所有人都不敢轻视小米
小米发布的数据显示，截至今年一季度，小米SU7系列累计交付量已超过25.8万辆。一季度小米汽车业务营收达到181亿元，智能电动汽车及AI等创新业务的毛利率更是提升至23.2%。在近期的投资者大会上，雷军明确表示，小米汽车业务将在今年下半年实现盈利。
对比之下，特斯拉用了17年才实现季度盈利，理想汽车则用了8年才跨过盈利门槛。在当前价格战硝烟四起、利润空间不断压缩的汽车市场，小米竟能凭借一款车型迅速打开局面并维持高毛利，这在业内极为罕见，也足以让所有汽车企业重新审视这位“不走寻常路”的跨界玩家。
更值得注意的是，小米推出的前两款车型，并不是市场传统认知中容易成为爆款的产品。SU7定位为价格超20万元的中大型纯电运动轿车，这一细分市场此前除了特斯拉Model 3之外，普遍销量平平。
即将上市的YU7则是一款强调运动感的轿跑SUV，在空间实用性方面明显妥协，按常理也不属于走量车型。但显然，小米对自己的品牌、营销与用户号召力充满自信。
事实上，小米已成功以两款“看似难卖”的车型迅速站稳脚跟，而接下来更具潜力的车型布局也逐渐浮出水面。有报道称，小米内部代号为“昆仑”的增程式大型SUV已进入研发阶段。
网传小米昆仑SUV谍照
相较于前两款车型，这类更符合主流消费需求、更强调舒适与空间的车型，对小米而言驾轻就熟。一旦投入市场，无疑将对华为系以及众多传统车企带来巨大冲击。因此，无论是华为还是其他汽车企业，都无法再轻视小米的跨界造车实力，现在“开战”已经不早了。
话语权的争夺已经开始
在产品之外，小米与华为还将进行一场关于行业模式与话语权的深层争夺。
在造车模式上，华为与小米代表了两条截然不同的发展路径。华为明确表示“不造车”，通过“鸿蒙智行”模式与车企深度合作，共同打造产品；而小米则选择自建工厂、布局供应链，打造自主品牌，掌控整车制造全过程。
两种模式之争的核心问题在于：究竟是华为的技术输出联盟模式能够更有效地融入产业生态并赢得行业“话语权”，还是小米的全链条自研闭环模式更能掌握汽车产业的“第一性原理”。这两家代表性跨界企业的表现，也将验证哪种模式更适合未来汽车产业的长期发展。
此前，小米生态链公司智米科技CEO苏峻曾总结过，小米汽车与华为汽车业务，采用了完全不同的商业模式，也是国际大公司常用的两种模式。
华为属于“大军团模式”，即所有业务都按照既定的主线进行，层次与级别相对鲜明。这种模式下，公司的一把手精力更多在于管理和统筹，而并非直管产品；小米则是“创业者模式”，由公司一把手直接参与产品决策。两种模式各有各的好处，一个追求广度，一个追求精度。
现在看来，华为和小米在汽车行业中的动向确实也大概如此。在汽车领域，与华为没有合作关系的自主品牌已经越来越少，甚至奥迪、日产等国际大牌，乃至小鹏这样的新势力都已与华为联袂登台。而小米这边产品虽然不多，但“做一款火一款”也是事实。
二者在汽车行业究竟谁更成功，实际难分搞下。
与此同时，行业话语权的竞争同样关键。特斯拉的成功案例已经证明，先发优势带来的行业话语权能够显著巩固市场地位。在中国市场，尽管特斯拉的FSD辅助驾驶功能售价高昂且长期未能广泛落地，产品更新节奏也相对缓慢，但依然能够保持不错的市场表现，这在很大程度上得益于其在电动车领域树立的先驱形象和消费者心中的品牌认同。
而在2025未来汽车先行者大会上，余承东就曾针对行业标准问题提出了不同见解：“要避免用全班全年级最差的学生的成绩来作为标准，来限制我们，来限制教学进度，限制整个行业的能力，要鼓励突破。”
这一表态也迅速被舆论与此前小米汽车的辅助驾驶事故相联系。实际上，小米的辅助驾驶事故发生后不久，4月16日工信部装备工业一司专门召开了智能网联汽车产品准入及软件在线升级管理推进会，明确强调，车企不得进行夸大和虚假宣传，严格履行告知义务，切实担负起生产一致性和质量安全主体责任，切实提升智能网联汽车产品安全水平。
这一反应，某种程度上也说明了小米在汽车行业的影响力。毕竟近年来辅助驾驶相关事故频发，小米并非首例，但引发了行业层面的规范动作，足以体现小米作为跨界玩家在智能汽车产业中的地位。
从这个角度来看，当前小米与华为之间的纷争并非仅仅停留于具体产品或技术层面，更深层的实质在于抢占未来汽车消费的用户心智。这场行业话语权的竞争，将决定哪家企业能够率先在消费者心中树立起“智能化”和“电动化”的标杆形象，进而决定未来汽车市场的竞争格局。
写在最后：
在去年的未来汽车先行者大会上，在一个扶手电梯前，蔚来创始人李斌站在电梯前，招手让雷军与余承东先上，而另外两人也让对方先走。三人互相“谦让”的视频直接冲上了热搜第一位。甚至在会上，余承东还表示要学习小米的用户思维。
然而，一年之后，却完全变了一番景象。
车企间越来越频繁的“口水战”，一定程度上反映了新能源汽车行业洗牌进入更加激烈的阶段。
随着传统车企、新势力、跨界企业等多方角力，市场资源逐渐向头部企业集中，市场份额的争夺愈发白热化。在这样的大背景下，车企间的公开争论实际上是企业试图通过舆论掌控行业话语权，抢占未来用户心智的重要手段。这种现象不仅仅发生在华为与小米之间，也逐渐成为行业的新常态。