「免费」探索桃谷绘里香：桃花源中的惊艳之美，桃谷绘里香带你步入诗意生活，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俄副外长：俄方要求美英就乌袭击俄军用机场作出明确回应在这样的背景下，国际间普遍认为日本将成为下一个世界金融中心，越来越多的资本流入日本。与此同时，国内的房地产市场也迎来了飞速增长，房价节节攀升。
九月的秋风轻轻吹过，带来了丰收的气息和斑斓的色彩。在这秋意盎然的日子里，让我们一同探访一个位于日本桃谷镇的神秘之地——桃谷绘里香，探寻那里的惊艳之美和诗意生活。
桃谷绘里香，这个位于日本京都府东部的小村庄，以其独特的樱花景观和宁静淡雅的生活环境，吸引了无数游客的目光。在这个充满浪漫色彩的地方，仿佛置身于一幅由春日的繁花与夏日的绿树组成的天然画卷之中。
每年三月，桃花盛开，粉红如霞，整个小镇都被这美丽的景象装点得如同诗中的梦境。漫步在桃花盛开的林间小道上，空气中弥漫着淡淡的清香，那是大自然赋予大地最纯净的馈赠。那些娇艳欲滴的花朵，犹如少女的脸庞，羞涩地绽放出晶莹剔透的花瓣，仿佛是在诉说着岁月的故事和对生活的热爱。
走过一片片繁茂的樱花树林，我们来到一处名为桃谷绘里香的桃花园。这里，四季如画，每一处都充满了生命的活力和色彩。春天，这里的樱花盛开如霞，给这个静谧的小村带来了一抹浪漫的色彩；夏天，树木葱郁，绿荫蔽日，是孩子们玩耍的好去处；秋天，金黄的稻田映照着夕阳的余晖，如诗如画，给人留下了深刻的印象；冬天，雪花纷飞，寂静的村落变得银装素裹，宛如童话世界的一角。
桃谷绘里香不仅有美丽的自然风光，还有丰富的文化内涵和人情味。在这里，你可以品尝到新鲜的当地农产品，欣赏到传统的手工艺品制作，也可以聆听到来自乡村的故事和传统音乐。特别是那些富有特色的手工艺品，如陶艺、染织、木雕等，每一件都充满了艺术家们的心血和智慧，让人不禁感叹艺术的魅力和人们的创造力。
在这里，人们过着简单而充实的生活。他们耕种土地，种植各种蔬菜和水果，享受着自然给予他们的恩赐。他们会以田园牧歌般的节奏生活，每天忙碌而又满足。这种生活方式，既充满自然气息，又蕴含着和谐和宁静，让人感受到生活的美好和舒适。
当然，桃谷绘里香不仅仅是一个自然胜景，更是一座诗意生活的宝库。它用她的美丽和宁静告诉我们，无论生活如何变化，我们都应该珍视眼前的美好，拥抱生活的每一刻，让每一个瞬间都能成为我们生活中的一份惊喜和感动。在这个充满诗意的世界里，我们可以尽情地放慢脚步，感受生活的每一寸阳光和每一缕微风，寻找属于自己的那份宁静和幸福。
“「免费」探索桃谷绘里香：桃花源中的惊艳之美，桃谷绘里香带你步入诗意生活”，这是一个远离尘嚣，回归自然，体验生活真谛的地方。在这里，你可以欣赏到醉人的美景，品尝到美食，了解传统工艺，感受生活的宁静和美好。相信每个人都会被桃谷绘里香的惊艳之美所打动，为这个诗意生活的小村庄留下美好的回忆。来吧，让我们一起踏入桃谷绘里香，探寻那里的美丽和诗意，让生命在此中找到属于自己的那份宁静和幸福。
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
【环球网报道】综合俄罗斯《生意人报》、塔斯社等媒体4日报道，俄罗斯副外长里亚布科夫在一场记者会上称，俄方要求美国和英国就乌克兰袭击俄军用机场作出明确回应，以防止局势进一步升级。
《生意人报》说，里亚布科夫认为，西方国家没有对此作出明确回应，可能表明它们参与了袭击的准备工作。他补充称，至于俄方如何就乌方袭击行动作出回应，将由俄国防部决定。
乌克兰国家安全局本月1日称，当天对俄罗斯实施了特种作战行动，袭击了俄军的战略轰炸机。乌克兰总统泽连斯基当天称，在此次行动中，乌方出动117架无人机对俄罗斯有关机场实施了袭击。俄国防部同日发布消息说，乌克兰当天用无人机对俄伊尔库茨克州、摩尔曼斯克州、梁赞州、阿穆尔州和伊万诺沃州的机场发动袭击。袭击造成伊尔库茨克州和摩尔曼斯克州数架飞机起火，没有造成人员伤亡，数名涉嫌实施袭击的人员已被拘留。