潮声倾听：深度挖掘潮高叫声的美妙魔力——专业潮音录音MP3分享，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白象客服确认多半袋面“多半”是商标！称克重以包装显示为准（603517）、
在我们的生活中，潮声是大自然最深邃、最动人的声音之一。这种独特的自然声音，不仅是我们听觉的盛宴，也是我们探索自然奥秘的重要线索。它不仅具有强大的魅力和深远的影响，还为我们提供了专业的潮音录音MP3分享，帮助我们深入挖掘其美妙魔力，提升生活品质。
潮声能够带给我们无尽的遐想与灵感。当我们听到潮水拍打岸边的声音时，会联想到大海的壮丽景象和生命的涌动；当海浪拍打着礁石发出低沉而悠扬的声音时，仿佛在诉说着海洋深处的故事和历史；当风从海洋吹过的声音轻轻掠过耳畔，似乎在轻轻唤醒沉睡的记忆和情感。这些生动而富有诗意的声音，不仅让我们感受到了大自然的力量和韵律，更激发了我们的想象力和创造力，引导我们去思考生活的意义和价值。
潮声具有极高的艺术价值。在音乐创作中，潮声被广泛应用，成为许多著名作曲家和音乐家的灵感源泉。他们的作品常常借潮声的旋律和节奏表达出人生的起伏和变化，如贝多芬的《月光奏鸣曲》以其激昂澎湃的潮声，深情地描绘了一位孤独而坚韧的钢琴师的形象；肖邦的《夜曲》则以柔和而富有诗意的潮声，传达出深夜思乡的情感和对美好未来的期盼。这些作品不仅展示了潮声的独特魅力，也展现了艺术家们丰富多样的艺术手法和创新精神。
潮声具有疗愈和宁静的效果。长期生活在嘈杂的城市环境中，人们难免会对身心造成压力和困扰。此时，聆听潮声，尤其是那些宁静而美好的潮声，能为我们带来一种深深的放松和宁静。它可以唤起我们内心深处的美好记忆和情感，使我们在繁忙的工作和生活中找到一丝平静和满足感。潮声也可以作为一种有效的心理治疗工具，帮助我们缓解焦虑、抑郁等心理问题，提高我们的心理健康水平。
“潮声倾听：深度挖掘潮高叫声的美妙魔力——专业潮音录音MP3分享”是一种独特的生活体验，它不仅能带给我们无尽的想象和灵感，也能让我们在音乐创作、艺术修养和心理调适等方面获得丰富的收获和提升。让我们学会倾听潮声，用心去感受它的美妙魔力，让这大自然的声音在我们的生活中成为一道亮丽的风景线，为我们的生活增添一份独特的韵味和魅力。
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
红星资本局6月4日消息，近日，有多位网友发帖称，白象“多半袋面”系列产品背后包装上显示，“多半”是白象食品股份有限公司的注册商标。有人称：“买的时候以为是‘多半袋’面，买回来后才发现是‘多半’袋面，每天上一当，当当不一样。”
截图自微博
6月4日，白象食品股份有限公司的工作人员表示：“‘多半’确实只是一个商标，泡面实际克重以包装上的标注为准，其中有大克重的也有小克重的。”