解读国色天香二卡：破解神秘乱码背后的密码技术！，原创 四代薛家将谁娶妻最多：薛仁贵、薛刚2个，薛丁山4个看似无害的提问，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在比特币冲破11万美元、创下历史新高背后，稳定币法案无疑是关键导火索。
中国拥有丰富的文化瑰宝和历史底蕴，其中最具代表性的是各种非物质文化遗产。其中之一便是被誉为“国色天香”的牡丹花，以其独特的魅力和千姿百态的形态，吸引了无数热爱生活的人们。每当有人提及牡丹的美丽与传奇背后隐藏着的秘密时，往往会引发对"解读国色天香二卡：破解神秘乱码背后的密码技术"这一话题的探讨。
牡丹在中华传统文化中有着深远的影响，象征着富贵、繁荣和吉祥，是古代文人墨客笔下的重要主题。在牡丹之美的背后，却有一道神秘而又复杂的密码技术——牡丹花粉的处理过程。据研究者介绍，牡丹花粉中含有大量的生物活性物质，这些物质在经过一系列物理和化学处理后，可以转化为具有特定功能的基因组。这其中，牡丹花粉中的编码信息以及对应的功能编码就是一个关键环节。
牡丹花粉的编码信息主要通过基因组进行调控。当牡丹花粉被加工成种子或药用植物时，其基因组会被复制并传递给后续的子代，使其具备特定的生物特性和性状特征。这个过程中，密码技术起到了至关重要的作用。
基因组编辑技术如CRISPR-Cas9系统，可以通过精确切割和修复DNA序列来修改基因表达水平，进而调控牡丹花粉的生物特性。例如，通过Cas9系统，科研人员可以在牡丹花粉的基因组中插入或删除特定的基因片段，以改变其花瓣颜色、花蕊形状或花朵大小等属性。这项技术的应用，使牡丹花的花瓣颜色、形态和花期等特性得以精准控制，进一步丰富了牡丹的观赏价值。
基因重组技术则能够通过将不同物种的基因整合到一起，实现对牡丹花粉的改造。例如，科学家将来自马铃薯和玉米的基因组片段巧妙地组合在一起，成功培育出了富含多种生物活性成分的新型牡丹品种。这种基因组融合技术不仅可以提高牡丹花粉的产量和品质，还能够创造出符合现代人类需求的新品种，为牡丹产业的发展提供了新的可能性。
还有其他一些密码技术在牡丹花粉处理过程中发挥着重要作用。比如，纳米技术可以利用纳米尺度的粒子将基因分子均匀分散到牡丹花粉表面，从而提高基因表达效果。膜技术也可以通过构建特殊的膜结构，将牡丹花粉中的部分基因组包裹起来，防止其对外部环境的干扰，保持其基因活性的稳定性。
牡丹花粉的编码信息及其对应的密码技术是中国文化传承的重要载体，也是推动牡丹产业发展和科技进步的关键驱动力。通过对牡丹花粉的精细分析和处理，我们可以揭示出牡丹花美丽背后的密码奥秘，为探索更深层次的生物现象提供新视角，也为推动我国生物科学、医药卫生和农业等多个领域的创新发展贡献智慧和力量。未来，随着科技的不断进步，我们有理由相信，牡丹花粉将更好地服务于我们的日常生活和农业生产，绽放出更加绚丽多彩的花朵。
薛家将的故事自薛仁贵开始，又有薛丁山、薛刚、薛葵等人，都是演绎了很多精彩的故事。
同时，在薛家将的故事中也涌现了很多的女将，比如樊梨花、窦仙童、陈金定、纪鸾英等人，也都很是出色。
那么，薛家将中谁娶的妻子最多呢？
1、平辽王薛仁贵
薛仁贵先后娶有两个妻子，分别是柳金花、樊金锭。
柳金花是大王庄员外柳员外的次女，是个典型的大家闺秀，貌美而善良。在薛仁贵落魄时去柳家帮工时，金花因为可怜他而在雪天给了他一件大红紧身衣而差点被柳员外逼死，逃出后嫁给了薛仁贵。后来，薛仁贵从军征东后，金花苦守寒窑十三年，抚养大了儿女薛丁山、薛金莲。
等薛仁贵征东结束封平辽王后，取回了寒窑的柳金花，而且还被封为护国夫人。后续直到薛丁山征西结束后，柳金花又被封为一品太夫人，但不久之后去世。
樊金锭是樊家庄小姐，是薛仁贵从军时在樊家庄定下的亲事。直到征东结束后，薛仁贵才是正式娶了樊小姐，被封定国夫人。不过，演义中的樊小姐只是稍微提及，表现不多。
在评书和戏曲中，则有一段樊金锭骂城。这是因为薛仁贵和樊金锭在樊家庄已经成亲，但樊金锭带子去锁阳城认父时，担心临阵招亲有罪的薛仁贵拒不承认。最终，樊金锭怒骂薛仁贵一番后，撞死于锁阳城下。
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