高清正版【好色先生】在线下载：掌控欲望的终极满足，精彩不容错过！，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美媒披露：4个原因令马斯克猛批特朗普政府史料记载，郑氏在李建成死后孀居五十年，始终身着素衣，足不出户。贞观年间，李世民多次派宫人送去珍宝绸缎，均被她以 "未亡人不当受此厚赐" 为由婉拒。这种刻意塑造的 "贞节形象"，实则是皇权与士族的微妙博弈 —— 郑氏的隐忍换取了家族存续，而李世民则通过褒奖 "烈女" 淡化了弑兄的道德污点。
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在互联网时代，人们对于优质内容的需求日益增长，其中，网络小说作为深受广大读者喜爱的类型之一，受到了广泛关注。《好色先生》无疑是当前热门的网络小说之一，以其精良的改编与创新的情节设计，吸引了众多读者的眼球。如何将这部经典之作在线下载到自己的设备中，以实现随时随地享受阅读的乐趣，是许多读者关心的问题。本文将从高清正版下载、控制欲望和精彩不减三个方面，探讨这一话题。
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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
据环球网报道，刚刚离开美国政府效率部负责人岗位的埃隆·马斯克在社交媒体上发文，抨击美国总统特朗普力推的大规模税收与支出的“大而美”法案“令人作呕”后，美国时政新闻网站Axios3日爆出马斯克此举的四个原因。
当地时间3月14日，美国总统特朗普（左）与埃隆·马斯克在白宫前交谈。图源：视觉中国
上月，美国共和党人掌控的国会众议院以一票优势艰难通过被特朗普称为“大而美”的大规模税收与支出法案。该法案目前已提交参议院审议。“对不起，我实在受不了了。这项规模庞大、荒唐可笑、夹带私货的国会支出法案简直令人作呕。”马斯克6月3日在社交媒体上写道，“那些投票支持这项法案的人真该感到可耻：你们知道自己做错了。你们自己心里清楚。”
Axios称，马斯克的这条帖子令特朗普的团队措手不及，同时这也标志着自上周马斯克宣布离开特朗普政府后紧张局势的不断升级。报道称，马斯克也曾批评过相关法案，但在当地时间周二（3日）下午发表上述帖文之前，他的言论要克制得多。Axios总结说，有“四个转折点”似乎是让马斯克尖锐抨击相关法案的原因：
一是该法案削减了电动汽车税收抵免，而这项政策原本有利于马斯克的特斯拉等汽车制造商；
二是马斯克曾试图在130天的“特殊政府雇员”任期结束后继续担任该职务，但最终白宫官员表示，他无法继续担任该职务；
三是据消息人士透露，马斯克希望美国联邦航空管理局（FAA）使用他的“星链”卫星系统进行国家空中交通管制，但FAA对此犹豫不决；
四是“最后一根稻草”，似乎出现在上周六（5月31日），美国白宫称已撤销对美国富豪贾里德·艾萨克曼出任下一任美国国家航空航天局（NASA）局长的提名。据媒体报道，艾萨克曼与企业家马斯克关系密切，而后者此前一天刚与特朗普“告别”。
对于马斯克此次猛批特朗普政府“大而美”法案，有消息人士对该媒体说，特朗普对马斯克在社交媒体上的“拆台”行为感到恼火。Axios称，目前尚未联系到马斯克的发言人。
来源：环球网