高清纪录片：探索鈥廐DXXXXHDVideos4K的无与伦比视觉震撼之旅，原创 华为新机官宣：6月11日，正式发布看似无害的提问，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尽管这只是一则未经证实的传闻，但美以却对这个消息高度警惕。以色列尤为担心这些原料会让伊朗的导弹计划得到大发展。以色列地处中东地区，周边安全环境复杂，伊朗的导弹能力一直是其心头大患。伊朗在中东地区的影响力不断扩大，其导弹技术的发展对以色列的国家安全构成了潜在威胁。以色列一直试图通过各种手段来遏制伊朗的军事发展，此次传闻无疑触动了其敏感的神经。
在当今科技日新月异的时代，高清纪录片以其独特的视角和卓越的视觉效果成为人们展示丰富多元世界的重要媒介。其中，高清纪录片《鈥廐DXXXXHDVideos4K》无疑以其无与伦比的视觉震撼之旅，引领观众进入了一个全新的视听盛宴。
从画面表现上，《鈥廓DXXXXHDVideos4K》以4K超高清分辨率呈现出无比细腻的画面细节。4K作为当前主流视频技术之一，其像素密度高，色彩饱和度高，能够呈现更真实、更生动的图像效果。在《鈥廓DXXXXHDVideos4K》中，我们仿佛置身于一个四维的画廊，每一帧都被精心雕琢，无论是自然风光、城市景观还是人物肖像，都仿佛触手可及。无论是繁星闪烁的夜空，还是水流潺潺的小溪，都栩栩如生地展现在眼前，仿佛身临其境，感受大自然的神奇魅力；而繁华的城市景象，则通过立体的建筑和流动的人群，展现出了现代化都市的魅力和活力。
从音效设计上，《鈥廓DXXXXHDVideos4K》则采用了先进的音频处理技术，将声音的层次感和动态性表达得淋漓尽致。无论是远处悠扬的鸟鸣声，还是近处嘈杂的人声，都能清晰地听见，如同身临其境，仿佛在讲述着每一个故事。该片还运用了环绕声技术和杜比全景声技术，使音乐、音响效果更加丰富，营造出一种身临其境的听觉体验。
从内容主题上，《鈥廓DXXXXHDVideos4K》以“探索鈥廐”为主题，深度挖掘和探讨了多个主题，比如环保、科技、人文等。在《鈥廓DXXXXHDVideos4K》中，我们可以看到全球各地的生态环境现状，以及人类对环境影响的反思和应对策略。这部纪录片也揭示了科技的发展对社会和生活的深远影响，让我们看到了未来科技的进步与挑战。在此过程中，我们不仅能够感受到科学技术带来的便利，也更能深入思考人类文明的发展历程，引发深思和启示。
《鈥廓DXXXXHDVideos4K》以其无可比拟的视觉效果和丰富的内容主题，为我们开启了一次无与伦比的高清纪录片之旅。它不仅仅是一场视觉的盛宴，更是一次人性、社会、科技的深层次观察和交流，让我们感受到了历史长河中的无限可能和广阔天地。我们期待更多的高清纪录片能够如《鈥廓DXXXXHD Videos 4K》一样，以独特的方式，激发我们的思考，引导我们前行，为构建一个更美好的未来做出贡献。
华为现在的发展速度越来越快，无论是系统还是产品陆续覆盖到各大场景，向着全生态产品、全生态系统发展。仅5月份就推出了华为nova 14系列、新一代华为MateBook Pro、华为首款折叠屏电脑等，可谓是生态级发布。华为前面一直以系统发展为主，而现在开始重点发展各大产品，所以新机量越来越多，尤其是智能手机、平板、笔记本电脑，并且搭载全新鸿蒙系统。
同时，华为新机官宣，将会在6月11日正式发布，机型是华为Pura 80系列，以高端机市场为主。目前，华为官方仅公布新机的发布时间，其它方面暂时没有预热，毕竟距离新机发布还有一段时间。新机的定位并没有变，延续上一代的优势，并且进行大升级。华为官方还预热了一款新品，型号为华为Watch 5智能手表，预计还有其它新品，等待官方预热。
据曝光，华为Pura 80系列拥有4大版本，分别是标准版本、Pro版本、Pro+版本、Ultra版本，不同版本在配置上有所不同，尤其是处理器、影像、屏幕、电池+快充等方面。预计标准版本搭载麒麟9010芯片，其余版本均搭载麒麟9020芯片，作为日常使用足矣。重点是全系列预装HarmonyOS 5系统，拥有鸿蒙应用生态，这也是大部分手机品牌不具备的优势。
屏幕方面同步曝光，标准版本拥有一块6.6英寸的直屏，分辨率为1.5K，最高支持120Hz LTPO自适应刷新率。还有新一代昆仑玻璃加持，提升屏幕耐摔能力。其余版本拥有一块6.78英寸的大屏幕，继续采用全等深四曲屏设计，分辨率同样是1.5K。采用双层OLED技术，提升对比度，降低功耗。Pro版本采用新一代昆仑玻璃，而Pro+/Ultra版本采用玄武钢化昆仑玻璃，主要是耐摔能力与抗刮能力双提升。
影像方面重点升级，目前仅曝光部分配置，Pro/Pro+版本拥有一颗5000万像素潜望长焦，支持光学变焦。Ultra版本拥有双潜望长焦，支持光学变焦和无损变焦，而且全球首发思特威SC5A0CS传感器，拥有1英寸超大底（RYYB滤色阵列），像素为5000万，支持物理可变光圈F/1.4-F/4.0，动态范围可达110dB，暗光拍摄能力同步提升。预计全系列搭载红枫影像算法，优化RAW域降噪速度，提升色彩还原度。
全系列所搭载的电池容量有所不同，范围在5700-6500mAh之间，而快充方面与上一代相近，支持100W有线快充+80W无线快充。卫星通信方面，标准/Pro版本仅支持北斗卫星图片消息，而Pro+/Ultra版本支持北斗卫星图片消息和天通卫星通信。机身外观设计，基于上一代的基础上进行微调，尤其是后置摄像头组，其它设计变化不大。
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