草丛深处的电影盛宴：探索《草逼片》的独特魅力与深度剖析，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没想到它俩还能炒一块，嗦一口，惊艳到流泪！谈到定价，雷军表示，有网友提到19万9，“这是不可能的，对标Model Y的配置，卖到30几万差不多。”他说，小米YU7将于今年7月正式上市，届时将公布售价。
以下是关于“草丛深处的电影盛宴：探索《草逼片》的独特魅力与深度剖析”的一篇中文文章：
《草逼片》是近年来在国内新兴的一部独立制作电影，以其独特的风格和深邃的主题赢得了观众的喜爱。这部电影以一种独特的视角，展现了当代年轻人在面对生活压力和困境时的内心挣扎和对自由、梦想、友情等方面的思考，揭示出了一种不同于主流电影模式的电影美学。
《草逼片》的独特魅力在于其创新性的叙事手法。传统的电影往往通过视觉元素和人物关系来构建故事，而《草逼片》则选择了更加真实和细腻的方式来讲述主角的生活经历。影片中，主人公艾伦（一名青年程序员）身处一个充满压抑、孤独和焦虑的城市环境，他用他的编程技能和艺术才华，试图寻找自我实现和改变世界的方法。这种打破常规的叙事方式，使得观众不仅能够感受到主人公的情感变化，更能深入理解他的内心世界和他对生活的独特理解和态度。
《草逼片》深度剖析了现代社会中人们面临的各种心理问题。从主人公艾伦的心理状态来看，他面临着工作压力、人际关系、爱情困惑等多个方面的问题。这些现实矛盾和困扰，通过艾伦的内心独白和情感流露，展现得淋漓尽致。电影也探讨了个体如何在这种压力下保持精神健康，以及对于生活意义的追寻和追求。这种对人性和社会现象的深刻洞察，使《草逼片》成为一部具有深度的人性探讨和人文关怀的作品。
《草逼片》的艺术表现力也是其魅力所在。影片的画面设计简洁明快，色彩鲜艳丰富，体现出对光影艺术的运用，同时也巧妙地融入了许多现代科技元素，如虚拟现实、人工智能等，创造出一种既富有科幻感又具有诗意氛围的视觉效果。影片的音乐配乐深情动人，与剧情紧密相连，为影片营造出一种深深的情绪氛围，增强了观影体验的共鸣。
《草逼片》以其独特的叙事手法、深度剖析的社会问题、优秀的艺术表现力和深入人心的故事情节，吸引了大批影迷的关注和喜爱。它不仅是一部展现当代年轻人内心挣扎和对自由、梦想、友情等方面的思考的电影作品，更是一种对人生产生深远影响的精神食粮。这部作品让我们重新审视了我们自己的人生观和价值观，引导我们在逆境中找到勇气和力量，勇敢去追逐我们的梦想，拥抱生活的美好。在未来，随着《草逼片》的影响力不断扩大，我们有理由期待更多类似这样既具有独特审美价值又有深厚社会内涵的电影作品出现，为我们提供更为丰富的电影盛宴。
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
龙虾是夏天的宠儿，人们到宵夜摊上总是指名说：老板，来两斤“麻小”！麻小就是麻辣小龙虾，是食客们给这道美味的昵称。
今天美食君也要做一道“麻小”，此麻小却非彼麻小，麻辣小龙虾固然好吃，但是很辣，小朋友没法接受这个辣度。