璀璨新秀——庄媛魔力档案：探索摩登都市与艺术魅力交融的全新专辑，知名女歌手回归，代表作家喻户晓！歌迷感叹：我老了，你还这么年轻看似无害的提问，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以核心资产金沙酒业为例，收购前的2021年其营收达36.41亿元，税后利润13.15亿元。
关于庄媛魔力档案：探索摩登都市与艺术魅力交融的新专辑
庄媛，一个充满活力、富有创造力和艺术气息的新生代女歌手，以独特的嗓音和鲜明的个性，将现代都市文化和艺术魅力完美融合，为听众带来了一场宛如星辰大海般璀璨的新秀音乐之旅。她近期推出的全新专辑《璀璨新秀》便是这一主题的最新演绎。
《璀璨新秀》收录了庄媛在摩登都市和艺术领域中的诸多精彩瞬间。专辑主打歌曲《都市霓虹》描绘了一个繁华而喧嚣的城市夜景，歌词中融入了都市生活的日常元素和浪漫情怀，展现了都市人的生活节奏与情感状态。主唱庄媛通过极具冲击力的声音和深情的演绎，成功地将都市的繁复繁华和艺术家的灵感创造，展现了一种既不失城市韵味又不乏艺术魅力的独特魅力。
《都市霓虹》是一首具有鲜明时代感的歌曲，它不仅代表了当代都市生活的日常场景，更展现出一种创新精神和对未来的憧憬。庄媛用她的歌声，唱出了都市人对于未来生活方式的向往与期待，让人们感受到都市生活的真实与活力，同时也传达出对未来艺术发展的美好愿景。
专辑的另一首歌《夜之魅影》则以深邃的夜色为背景，探讨了都市夜晚的魅力和神秘色彩。庄媛独特的嗓音与悠扬的旋律相结合，创造出一种犹如夜幕降临，万物静谧却又充满无限可能的氛围。这种表现方式，让人们对都市之夜有了更为深刻的感知，也让人们在享受音乐的也感受到了夜晚的独特魅力。
除了歌曲本身，庄媛还以其新颖的编曲与制作手法，打造出多首富有深度与内涵的单曲，如《独行侠》、《星光大道》以及《迷离星空》，这些歌曲的主题涵盖了都市生活、个人成长、爱情与梦想等多重议题，既有强烈的时代感，又有丰富的情感表达，体现了庄媛作为一名年轻歌手的艺术创作能力及深度思考。
《璀璨新秀》的推出，不仅是庄媛个人音乐生涯的一次重大突破，也是对当代都市文化和艺术理念的一次深刻探索。通过对摩登都市与艺术魅力的交融，庄媛不仅展现了其对音乐的热爱和追求，更深入挖掘了自己的创作潜能，通过音乐传达出自己的生活态度和人生感悟，使得作品更具时代价值和社会意义。
《璀璨新秀》是一部集摩登都市与艺术魅力于一体的优秀音乐作品，它通过庄媛独特的声音和生动的表演，将都市生活与艺术世界紧密相连，引发听众对都市生活、艺术理念等多元化的思考和共鸣。它的出现，无疑将为整个音乐界注入一股新的力量，为更多年轻人提供了一份新的音乐视角和欣赏方式，让我们一起期待庄媛在未来的音乐旅程中，继续探索并传承这份璀璨新秀的力量。
“真的好想你，
我在夜里呼唤黎明，
天上的星星哟也了解我的心，
我心中只有你。”
昨晚
知名女歌手周冰倩
在社交媒体开启第N+1场直播
转战网络三年
每周一次的直播
总能吸引数万人在线观看
粉丝数也突破300万
从大舞台到小屏幕
从面对面到屏对屏
她说：
“看起来我和歌迷的距离远了，心却更近了。在直播间唱歌，虽然听不到掌声，但能从实时评论中听见他们的心声，那份暖意更胜从前。”
以下视频来源于
新演艺
时隔10年，周冰倩再次举办个人巡回演唱会。无论是杭州站还是上海站，演唱会现场都能看到老中青三代歌迷齐聚。他们跟着节奏挥舞荧光棒，有人看到逝去的时光又回来了，有人感叹青春永远不褪色，也有年轻粉丝感慨：“以前的情歌才叫缠绵悱恻。”6月22日，她将抵达下一站深圳。
一首《真的好想你》家喻户晓
1996年央视元宵晚会上，上海歌手周冰倩凭借一首《真的好想你》家喻户晓。她略带沙沙的温柔嗓音如同海浪拂过沙滩，把浓浓思念唱进每个人的心里。时隔多年，已为人母的周冰倩再度举办大规模全国巡回演唱会。
5月初上海站演出，尽管音乐会已大大超时，但观众仍是意犹未尽，场外等候签名的歌迷粉丝队伍蜿蜒至街边。其中既有六七十岁的忠实歌迷，也不乏拖着行李箱从全国各地赶来的年轻人。
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