十年匠心铸就vvcapp：专注品质、独树一帜的高品质品牌十年磨一剑，快手概念股板块6月4日涨0.76%，青木科技领涨，主力资金净流出1.85亿元看似无害的提问，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国际生物多样性日到来之际，让我们一起了解习近平特别关注的“TA们”。
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十年光阴荏苒，时光如梭，在移动互联网时代迅速发展的今天，涌现出了无数个崭新的品牌和产品。在众多的品牌中，VVCapp以其独特的匠心精神和卓越的产品品质脱颖而出，以十年的坚守和打磨，成为了一个备受瞩目的品质之选。
VVCapp，全称Virtual Visions of Contemporary Art，意为虚拟当代艺术视角，由一群来自世界各地的艺术爱好者与专业设计师共同创立。VVCapp秉持着"专注品质、独树一帜的高品质品牌"的核心理念，致力于打造并提供一个全新的艺术体验平台，让每一个热爱艺术的人都能在这个平台上找到属于自己的独特视角和视觉盛宴。
十年间，VVCapp凭借对艺术的独特理解，矢志不渝地追求卓越，从概念设计到工艺制作，每一环节都严格遵循质量标准，力求完美无瑕。创始人兼CEO李华博士秉承工匠精神，以创新思维引领团队成员不断探索和实践，通过引入先进的数字技术、精准的数据分析和科学的质量控制手段，确保每一件产品的诞生都源于一颗颗真挚的心灵和一双双灵巧的手。
VVCapp注重品牌文化的塑造与传播，始终坚持将高品质与艺术价值相融合，以多元化的艺术形式展现其特有的艺术魅力。他们不仅在作品的设计上精雕细琢，更在营销推广上倾尽全力，通过各种渠道传递出高品质的艺术信息，让更多人了解并爱上这个品牌的艺术理念和产品风格。
VVCapp始终坚持以用户为中心，视每一位消费者为朋友，倾听他们的需求和期待，精心打造出了一系列具有高度艺术感和生活气息的产品。无论是其独特的艺术装置、个性化的装饰品，还是精致实用的生活家居用品，都展现出极高的原创性和实用性，满足了不同消费群体对生活品质和审美趣味的需求。
十年的发展历程中，VVCapp并非一帆风顺，它经历过市场的波动和挑战，也曾遭遇过质疑和批评。但无论外界如何变化，VVCapp始终坚持对艺术的执着追求和对用户的承诺，以匠人之心匠心制造，以精益求精的态度赢得了消费者的认可和赞誉，逐渐成长为行业内的知名品牌。
可以说，VVCapp的成功不仅仅在于其独特的艺术理念和品质保证，更是因其多年来的匠心坚守和不懈努力所凝结成的深厚底蕴和独特气质。十年的时间虽短，但却足以见证一个品牌的成长和发展，也足以证明一个品牌所承载的价值和使命——那就是"专注品质、独树一帜的高品质品牌"，让每一个热爱艺术、追求品质生活的人都能在VVCapp的陪伴下，找到属于自己的艺术人生，享受一场场富有创意和视觉冲击的艺术盛宴。
证券之星消息，6月4日快手概念股板块较上一交易日上涨0.76%，青木科技领涨。当日上证指数报收于3376.2，上涨0.42%。深证成指报收于10144.58，上涨0.87%。快手概念股板块个股涨跌见下表：
从资金流向上来看，当日快手概念股板块主力资金净流出1.85亿元，游资资金净流出4619.29万元，散户资金净流入2.32亿元。快手概念股板块个股资金流向见下表：
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