任你摸任你爽：探索在线视频的魅力与互动体验，原创 俄罗斯危险了！刚两座桥被炸，现又41架战略轰炸机被毁看似无害的提问，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亚特兰大联储主席博斯蒂克表示，
高清晰度、无界限的在线视频已经成为现代人娱乐生活的重要组成部分。在这个数字化的时代，无论你在家中还是办公室，都可以随时随地通过网络观看各种类型和风格的视频内容。这种便捷的同时也引发了对在线视频魅力及互动体验的新探讨。
从吸引力角度来看，线上视频以其独特的特性吸引了无数观众。一方面，它能够打破传统电视、电影等媒介的时空限制，用户可以在任何时间、任何地点观看自己喜欢的内容，极大地丰富了人们的休闲娱乐方式。另一方面，视频内容形式多样，包括短视频、短片、直播、纪录片等多种类型，满足了不同人群的需求。互联网的开放性和即时性也为视频内容提供了无限的可能性，比如实时互动、评论区讨论、弹幕互动等，使得观看者可以更深入地参与视频创作和分享过程，增强了参与感和归属感。
在互动体验上，线上视频更是赋予了观众强烈的参与感和沉浸感。在观看过程中，人们不仅可以直接参与到视频的制作中来，如拍摄、剪辑、配音等，还可以通过评论区发表自己的观点和感受，与其他观众形成共鸣。社交平台的出现为视频内容提供了广泛的传播渠道，观众可以通过点赞、评论、转发等方式将自己的看法和感受公之于众，进一步扩大了视频的影响范围。一些热门话题或事件也会引发大规模的在线讨论和热议，增加了视频内容的社会影响力和传播速度。
虽然线上视频带来了众多便利和乐趣，但也存在一些问题和挑战需要我们关注和解决。过度依赖线上视频可能导致人们对传统电视、电影等媒体的淡漠，影响其在娱乐生活中的地位。网络环境下的信息过载和虚假信息问题也可能影响视频的可信度和公信力。长时间盯着屏幕可能会导致视力下降、颈部不适等问题，如何合理安排在线视频观看时间和姿势，保护观众的身心健康，也是我们需要面对的重要议题。
线上视频作为当代娱乐生活的重要组成部分，以其独特的优势和丰富的互动体验吸引着越来越多的人。我们也应认识到其存在的挑战和问题，并积极探索如何在享受其带来的乐趣和便利的有效管理和防范这些问题，以推动在线视频健康、可持续的发展，使其真正成为我们生活中不可或缺的一部分。
刚刚传出，短短24小时内两座桥接连被炸毁，紧接着又有41架战略轰炸机被摧毁，这些事件无疑释放出俄乌战争的新信号。经过三年的激烈对抗，俄罗斯却逐渐陷入被动局面。
在午夜的寂静中，俄罗斯腹地的多个军事机场突然响起刺耳的警报。伴随着火光冲天，数亿美元的战略轰炸机在无人机自杀式撞击下化为废铁。这一幕并非出现在科幻电影中，而是代号为“蛛网”的惊天突袭现场。2025年6月1日，乌克兰安全局历时18个月精心策划的行动终于展开，泽连斯基亲自指挥，安全局局长马柳克带队执行，目标直指俄罗斯的战略轰炸机群。
这场行动堪称现代特种作战的经典案例。乌克兰的情报人员通过各种隐秘渠道，将大量FPV（第一人称视角）无人机渗透进俄罗斯境内。这些致命武器被巧妙地藏匿在伪装精良的木制装置中，并安装在卡车的顶棚下静静等待。直到执行命令的那一刻，它们如同毒蜘蛛般迅速扑向目标——摩尔曼斯克、伊尔库茨克、伊万诺沃、梁赞和莫斯科州五大军事机场瞬间陷入火海。
乌克兰国家安全局在社交媒体上宣布：此次袭击摧毁了俄军34%的战略轰炸机。所有特工顺利撤离，俄方宣称“破坏分子落网”被批为虚假信息。泽连斯基在深夜的视频讲话中透露，此次纵深打击动用了117架无人机。乌方战报显示，\"蛛网\"行动使得俄战略航空兵损失达70亿美元，其中摧毁的41架战机包括俄空天军的核心威慑力量——图-95“熊”式和图-22M“逆火”战略轰炸机。这些装备本是悬在北约头顶的达摩克利斯之剑。
俄罗斯国防部承认：摩尔曼斯克和伊尔库茨克的机场发生了多起火灾。西伯利亚的军事基地首次遭遇如此猛烈的袭击，俄方急忙成立了应急指挥部。然而，俄罗斯媒体“与假新闻作战”网站反击称，乌方实际摧毁的仅为2架图-95轰炸机和1架安-12运输机。
“蛛网”行动再次验证了英国皇家三军研究院的最新研判。在《俄乌冲突第三年战术发展报告》中，专家指出：即使60%无人机未能完全击中目标，它们仍能有效摧毁敌方70%以上的装备。俄军在2024年开始量产5万枚简易制导炸弹，乌军则以无人机蜂群的策略破局。
如今，乌克兰的无人机供应链成为了一张隐秘的王牌。从中国大疆的民用机改装，到澳大利亚制造的价格仅为3300美元的SYPAQ纸板无人机，这些低成本的武器迫使俄罗斯付出了百倍的防御代价。去年，乌军用纸板无人机摧毁了俄军7架战机和防空系统，如今，“蛛网”战术将非对称作战推向了全新的高度。
俄乌冲突已经变成了“全球首场无人机大战”。当数亿美元的战略轰炸机被价值几千美元的无人机猎杀时，传统的军事霸权受到了前所未有的冲击。英国智库分析认为，无人机让战场变得完全透明，3到15公里的范围内，几乎没有目标能够逃脱。
莫斯科不仅要面对浓烟滚滚的机场，更是陷入了战争逻辑的巨大颠覆。乌克兰通过波兰UMO公司等全球供应链，持续获取无人机零部件。即便俄罗斯宣称“击落了数千架无人机”，乌军每月仍能补充上万架新机——消耗战的天平早已倾斜。
在西伯利亚滚滚的浓烟中，价值70亿美元的战略资产化为焦铁。俄媒在抗议“谎言蛛网”的同时，克里姆林宫却面临更为残酷的算术题：重建41架战略轰炸机需要数年时间，而乌克兰的无人机作坊却能在明天继续生产新的杀手。
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