日本免费观看拔萝卜：轻松畅享原汁原味动画盛宴！，欧盟拟限制中企参与医疗器械公共采购 商务部回应看似无害的提问，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比赛开始后，这位19岁小将彻底成为了场上的胜负手。第12分钟，维蒂尼亚直塞，杜埃禁区内无私横传，阿什拉夫轻松推射空门得手，巴黎的胜利之门就此打开。8分钟后，杜埃射门击中迪马尔科折射入网。这位法国球员成为了欧冠改制后决赛进球第三年轻的球员，仅次于克鲁伊维特和阿尔贝托。
【日本动画盛宴：日本免费观看拔萝卜的绝佳选择】
在日本动漫圈，动画作品以其独特的魅力和丰富的想象力，吸引着全球无数观众的心。其中，被誉为“经典动画之王”的日本动画以其精致的画面、动人的剧情和深刻的人性主题，赢得了无数赞誉。今天，我将带你走进日本免费观看拔萝卜的世界，感受这一原汁原味的动画盛宴。
让我们来看看《拔萝卜》这部经典的动画作品。影片讲述了一个名叫小明的孩子，他和他的父母住在一座老旧而充满农场气息的小村庄里。小明的爷爷是一位勤劳的老农人，他每天都会去农田里种田、施肥、收割，为整个村子的生产供应粮食。在一次偶然的机会中，小明发现了一座隐藏在村子后的神秘洞穴，那里面充满了各种神奇的工具和植物材料，包括一种可以轻易拔出萝卜的特殊工具——拔萝卜人。
小明决定利用这个神器来帮助他的父母改善生活，同时也希望用它挑战自己的生存能力。于是，小明开始了他的“拔萝卜”冒险之旅，从最简单的任务开始，如拔掉杂草，到更复杂的工具使用，再到制作美味的萝卜餐。每完成一个任务，小明都会得到一些新的工具和知识，这些都极大地丰富了他的冒险体验，并让他在拔萝卜的过程中逐渐成长和成熟。
除了《拔萝卜》，日本还有很多其他优秀的作品值得一看。例如，《海贼王》是一部深受全球喜爱的少年漫画系列，它讲述了主角路飞与伙伴们驾驶三艘船，在世界各地冒险的故事。这部作品不仅富有视觉冲击力，而且在情节设置、人物塑造、角色发展等方面都做得十分出色，让每个观众都能从中找到属于自己的感动和共鸣。
还有许多让人笑料百出、寓教于乐的卡通片，例如《龙珠》、《咒术回战》等，每一部都有其独特的风格和设定，既能满足孩子们对刺激冒险的渴望，也能带给大家欢乐和智慧的熏陶。
日本的动画产业还非常注重原创性和创新性。无论是传统的彩色动画，还是现代的三维动画、4D动画，以及新兴的虚拟现实动画等，都在不断提升着动画的表现力和观赏体验。这些作品不仅具有强烈的艺术感染力，同时又常常蕴含着深邃的人生哲理和社会问题，如环保意识、科技发展、家庭关系等，使得它们不仅仅是娱乐的载体，更是社会文化的反映。
日本免费观看拔萝卜是享受原汁原味动画盛宴的最佳方式之一。在这个过程中，我们不仅可以看到生动有趣的故事情节，感受到丰富多元的文化内涵，还可以锻炼我们的思维能力和解决问题的能力，更好地理解生活的真谛和人性的魅力。所以，无论你是喜欢刺激冒险的冒险家，还是热衷于科普知识的教育者，或者是追求艺术美感的艺术家，都应该去日本免费观看拔萝卜，探索这个无限可能的艺术世界。
中新网6月3日电 据商务部网站消息，商务部新闻发言人就欧盟拟限制中企参与医疗器械公共采购答记者问时表示，希望欧方纠正错误做法，中方将密切关注欧方后续行动，并将采取措施，坚定维护中国企业的合法权益。
有记者问：有媒体报道，欧盟成员国依据《国际采购工具》投票决定，禁止中国医疗器械制造商未来5年内参与价值超过500万欧元的欧盟公共采购项目招标。商务部对此有何评论？
商务部新闻发言人表示，中方注意到有关情况。欧方有关决定和歧视性的措施不仅损害中方企业利益，而且利用单边工具破坏公平竞争，构筑新的贸易壁垒，对这一保护主义做法，中方坚决反对。
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