《岳父抱锅入厨：诠释家庭情感与生活乐趣的现代版故事》，彭博社：大众集团重组德国业务，约 2 万员工 2030 年前自愿离职看似无害的提问，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在2025年一季度直接从盈利，跌入亏损2879万元。
在现代社会，随着科技的发展和人们生活方式的变化，许多家庭开始重新审视自己的传统习俗和生活方式。在这个背景下，《岳父抱锅入厨：诠释家庭情感与生活乐趣的现代版故事》这篇文章将深入探讨这种现象并揭示其背后的家庭情感体验以及现代生活中的种种乐趣。
文章首先通过引言部分向读者介绍《岳父抱锅入厨》这个题目所蕴含的意义。它不仅是一篇关于烹饪美食、传承传统文化的佳作，更是一部讲述现代家庭中如何通过亲自动手做饭来表达亲情、理解生活的温情故事。其中，"抱锅入厨"一词本身已经不仅仅是厨房烹饪的动作，更是家庭成员间共享劳动果实、传递爱意的一种方式。而"诠释家庭情感与生活乐趣"则强调了烹饪不仅仅是一种满足口腹之欲的活动，更是一种连接人与人、增强家庭凝聚力的方式。
接下来，文章以主人公——岳父为主角，生动描绘了一段充满家趣、温馨而又感人的现代家庭生活画卷。岳父是一位经验丰富且热爱烹饪的老厨师，他的厨艺在当地享有盛誉，常常吸引着邻里的孩子们前来请教。每当妻子小芳抱怨工作压力大或家中琐事缠身时，岳父便会主动提出邀约，一起走进厨房，他总是在忙碌中耐心地指导妻子各种烹饪技巧，如如何切菜、如何炖汤、如何搭配食材等。他们的互动中充满了欢笑和尊重，仿佛是两个老朋友在共同享受一道道美味佳肴的也感受到了彼此间的深深关爱和理解。
在烹饪的过程中，小芳逐渐发现，即使身为大厨，岳父也会在每一道菜品的背后融入自己对生活的独特理解和感悟。比如，每次炒鱼的时候，他会从季节变化的角度考虑鱼的新鲜程度和口味，甚至还会加入一些对家乡特色的调料，以此来提升鱼的口感和味道；又如，每做一次汤，岳父都会先在自家厨房里熬制一段时间，让肉质更加鲜嫩，汤汁更为醇厚，这似乎也是他对生活的深度思考和独到见解的体现。
岳父还善于运用现代烹饪技术，用不同的方式创新传统的做法，使每一餐都显得既营养又美味。例如，在做番茄炒鸡蛋时，他会先将番茄切成块状，然后用搅拌机打成泥，这样既能保证鸡蛋的形状均匀，又能减少炒煮的时间，从而达到更好的烹饪效果。而在制作面食时，他也尝试使用各类新式面团配方，如香蕉面包、南瓜饼等，这些新颖的烹饪方式既保留了传统面点的风味，又增添了新的口感和创意。
在文章的尾声，作者总结了《岳父抱锅入厨》这部作品的内涵，并提出了对于现代家庭生活中如何更好地诠释亲情、理解生活乐趣的一些建议。他认为，无论是烹饪还是其他日常生活中的人际交往，我们都应该尽可能地用自己的方式去理解和感受他人的情感，通过实际行动去表达我们的爱意和关怀。我们也应当学会欣赏和接纳不同文化背景下的生活方式，因为它们往往蕴含着独特的哲学思想和生活智慧，能够丰富我们的视野，让我们在平凡的生活中找到幸福和快乐。
《岳父抱锅入厨：诠释家庭情感与生活乐趣的现代版故事》以其独特的视角和深情的故事，展现了现代家庭中一种别样的情感体验和生活乐趣。它向我们展示了，无论时代变迁，亲情都是永恒的主题，而通过分享食物、劳动成果，以及在平淡无奇的日子里创造的乐趣，我们可以更好地理解和感受到这份深深的纽带。而在这个过程中，我们不仅可以增进家人之间的感情，更能从中挖掘出生活的真谛，实现自我成长和社会和谐。
IT之家 6 月 4 日消息，彭博社今天（6 月 4 日）发布博文，报道称大众集团（Volkswagen AG）为应对车辆需求波动，以及重组德国业务，宣布约 2 万名员工将在 2030 年前自愿离职。
在沃尔夫斯堡工人大会上，大众集团人力资源负责人兼董事会成员 Gunnar Kilian 透露，大众汽车在德国的六个工厂成本控制已取得可观成果，同时以社会责任方式推进裁员。
他强调：“我们已与约 2 万名员工签订合同，约定他们将在 2030 年前离职。这表明我们正在稳步推进重组计划。”
作为欧洲最大的汽车制造商，大众汽车面临多重挑战：成本不断攀升，欧洲市场需求疲软，以及中国竞争对手的迅猛崛起。为此，公司决定削减德国的生产能力及员工数量。
大众品牌管理层于 2024 年与工会达成协议，计划到 2030 年前削减超过 70 万辆的德国生产能力，并裁减 3.5 万个工作岗位。此外，姊妹品牌奥迪（Audi）和保时捷（Porsche）也在削减岗位以降低成本。
大众品牌在德国拥有超过 12 万名员工，此次裁员目标占该品牌员工总数的四分之一，约占大众集团在德国员工总数的 12%。
员工离职主要通过提前退休、正常退休或终止协议实现，其中大部分为退休安排。大众汽车已为遣散费预留 9 亿欧元（IT之家注：现汇率约合 73.71 亿元人民币），但目前尚未披露具体有多少员工选择领取遣散费离职。
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