揭秘：男生玩机机桶的秘密：女生眼中独树一帜的诱惑与情感交流，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原创 担心！TVB力捧小花自曝严重过敏，呼吸困难，眼睛肿成一条缝恋情曝光后，外界纷纷议论，49岁的年龄差让他们被戏称为“爷孙恋”，但两人并未避讳，而是用高调的甜蜜回应了这些质疑。
人类的科技进步日新月异，手机作为现代社会不可或缺的一部分，深深地影响了我们的生活方式和社交方式。尽管手机已成为我们日常生活的重要组成部分，但关于男性玩机机桶的秘密——尤其是对于女性而言，它是否仅仅是游戏娱乐或休闲消遣工具？或者，它是否蕴含着某种深层次的情感交流呢？
在大多数情况下，手机被视为一个具有吸引力、能够满足个人需求和欲望的设备。男性的玩机机桶往往反映出他们在追求新颖事物、保持技术领先感以及寻求自我表达等方面的需求。这种现象通常发生在那些对科技有着高度热衷、追求创新和发展的人群中，如科技工作者、程序员、工程师等。
这些男性玩家可能通过各种方式展示他们的玩机机桶，包括但不限于以下几种：
1. 外观设计：玩机机桶通常设计得时尚独特，富有个性。这不仅是为了吸引眼球，也是他们为了彰显自己的品味和生活方式的一种方式。男性可能会选择定制一款符合自己审美观念、极具特色的机箱，如机械风格、金属质感等，以此来满足自己的独特喜好和审美标准。
2. 功能配置：一些男性喜欢将手机配置为高性能版本，以应对各种复杂的操作任务和高负荷的工作环境。例如，他们可能会选择配备高端处理器、大容量内存和高速SSD硬盘的手机，以便快速处理大量数据和运行复杂的应用程序。他们还可能选择带有专业级音频输出设备的手机，如降噪耳机、立体声扬声器等，以提供更加优质的音质体验。
3. 联系功能：许多男性玩家会选择使用专业的游戏外设，如键盘鼠标、无线耳机等，来提高他们的游戏体验。他们可能会购买专门的游戏手柄，或与朋友一起组建跨平台的游戏团队，以便在多人模式下畅玩游戏。他们也可能购买各类游戏软件和应用，如《英雄联盟》、《魔兽世界》等热门游戏的大体包，以更好地融入游戏社区并与其他玩家交流互动。
4. 社交网络功能：随着社交媒体的普及，智能手机已经成为连接人与人之间的重要工具。男性玩家可能会定期更新社交媒体上的动态，分享他们的游戏成就、游戏心得、游戏策略等，与朋友、家人和粉丝进行线上交流和互动。他们可能会创建游戏群组，邀请志同道合的朋友加入，共享游戏经验和技巧，增强彼此之间的联系和信任。
5. 娱乐活动：除了工作和学习之外，男性的玩机机桶也常常被用来开展各种娱乐活动，如观看电影、听音乐、阅读电子书、参加户外运动等。他们可能会选择购买一部便携式投影仪，或是安装一套智能家庭系统，以实现与家人的视频通话和远程控制等功能，丰富业余生活。
总之，男性玩机机桶是他们寻求新的技术和娱乐方式，同时也是一种情感交流的方式。它们反映了男性的兴趣爱好、追求精神满足、实现自我价值、建立人际网络和社会地位等多个方面的需求。而从女性的角度来看，虽然男性玩机机桶在某种程度上可以看作是一种游戏娱乐或休闲消遣工具，但它更深层次地揭示了一种情感交流的可能性。无论是在寻找乐趣、放松身心还是建立人际关系方面，男性的玩机机桶都提供了独特的魅力和机会，使他们在享受科技带来的便利的也能通过这种方式找到属于自己的独特空间和情感共鸣。
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
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郭柏妍，这位在TVB被力捧的小花旦，近几年的作品可谓琳琅满目，五年来她参与了约二十部剧集，足见公司高层对她的偏爱。
除了高层的支持，郭柏妍自身的努力也是不可忽视的，她在表演上投入了大量心血，尽管仍有不少提升空间，但已有部分观众开始认可她的才华。
最近，郭柏妍在社交平台上突然晒出了自己的新动态，但状态却让人担忧，许多人对她感到不安。
据悉，郭柏妍在短短半小时内感觉身体不适，面部竟肿得像只猪头，红肿的脸庞让人不禁心生怜悯，眼睛也肿得只剩一条缝。更令人心痛的是，她自曝不断流鼻水和眼泪，几分钟内竟看不清楚路，呼吸也有些困难。