探索仙女棒的独特玩法：控制与魔法交织的趣味乐章！，聊天时突然“被闪瞎”？广告商盯上iPhone这个Bug了！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2024年起本科招生选考科目要求发生重大变化，物理 + 不限的专业大量改为物理 + 化学必选。如果你是物理类考生，但未选化学，那么在填报志愿时，要仔细查看各高校专业的选考科目要求，避开那些明确要求物理 + 化学的专业。例如，很多高校的化学工程与工艺、材料科学与工程等专业，都要求物理和化学必选，如果不符合，就不要填报这些专业，以免浪费志愿机会。
关于探索仙女棒的独特玩法，《魔法乐园》将为您带来一场精彩绝伦的视听盛宴。这种神秘神奇的工具，以其独特的操控方式和充满魔力的魔法特性，引领着我们走进一个奇妙的魔法世界。
仙女棒，这个名字本身就充满了神秘而又魔幻的气息。它是由一根细长的铁棍，顶端被精心设计为一根羽毛般美丽的粉色或蓝色丝线，无论何时何地，只要轻轻一挥，就会释放出一道道绚丽夺目的光芒，宛如仙女的秀发在空中舞动，点亮周围的黑暗空间。这股美妙的光芒不仅照亮了周围的环境，更赋予了仙女棒独特的视觉效果和操纵性。
在仙女棒的操控过程中，它的魔法属性往往与实际操作紧密相连。当我们握住仙女棒，可以感受到一股无形的力量从手指传递到指尖，如同魔法师施法一般，手中的仙女棒会逐渐改变形状、大小甚至是颜色，就像是一把神奇的魔法剑在手，随时准备将我们带入魔法的世界。
仙女棒的魔法特性也是其魅力所在。它可以产生各种各样的特效，如喷射火焰、闪烁霓虹、发射星辰、释放彩虹等，这些特效既丰富多样，又富有创意，仿佛是我们亲手创作的一幅幅精美的画作，色彩斑斓，极具观赏性和娱乐性。当我们在享受着仙女棒带来的视觉冲击的也可以在其中体验到一种无法言喻的魔法力量，让我们对未知世界产生无尽的好奇心和探索欲望。
最让人着迷的还是仙女棒所带来的乐趣和挑战。无论是挥舞在夜晚星空下，独自享受那漫天星光的浪漫；还是在热闹非凡的夜市中，用仙女棒驱赶寒冷，制造出一片温馨的氛围；甚至是在忙碌的工作间隙，用仙女棒点亮自己的心情，瞬间释放压力，让生活变得更加轻松愉快，这一切都离不开仙女棒独特的操控技巧和魔法魅力。
探索仙女棒的独特玩法，不仅仅是一种简单的道具，更是一种充满想象力和创造力的游戏体验。通过操控仙女棒，我们可以深入体验到魔法世界的魅力，感受那份无法言喻的魔力和乐趣，从而激发我们的智慧和勇气，激发我们的想象和创新，让我们的生活更加丰富多彩，更加有创意和可能性。在这个充满魔法元素的世界里，每一个小小的行动和每一步的变化，都是我们探索未知、体验生活的足迹，是我们在成长道路上不断前行的动力和源泉。
“深夜刷手机，一个表情包直接把我闪清醒。”
近期，越来越多的iPhone用户在社交平台发帖吐槽，称自己在使用iOS设备聊天时，常常被某些“发光”的表情包或图片亮到睁不开眼，甚至在夜间模式下依然刺眼。
经技术社区分析确认，造成这一现象的，并不是用户故意“作图”，而是iOS系统在处理表情图像时，遗漏了一个关键操作：未能正确清除HDR图像中的ICC色彩配置文件。
正常情况下，iOS系统在转发HDR图像时，会自动剥离掉这类配置文件，以避免在设备显示时出现亮度异常。然而在表情包类图片中，系统似乎遗漏了这一步，导致部分图像在渲染时触发HDR模式，高亮异常，形成视觉上的“爆闪”效果。
有的抖音评论区已经被高亮图片“攻占”
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