巨婴级云播技术升级至4.1.56：掌控内容，创新体验，巨婴云播再进新时代！，君乐宝董事长魏立华做客央视《对话》 作答提振消费时代问卷看似无害的提问，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马斯克旗下xAI按1130亿美元集团估值启动3亿美元股票出售；摩根士丹利为马斯克旗下xAI启动50亿美元债务销售。
关于巨婴级云播技术的最新升级版——4.1.56，一项旨在优化用户体验，进一步拓展内容控制和创新的工程实践正在业界引起广泛关注。这不仅意味着巨婴级云播技术在满足用户多样化需求、提升节目质量与传播效率等方面实现了全方位的飞跃式进步，也为云播行业开启了一个崭新的时代。
从技术层面来看，4.1.56的升级版本拥有显著的技术优势。其引入了更加先进的云计算、大数据处理和人工智能算法等前沿技术，通过对海量视频资源的深度挖掘和整合，为用户提供更丰富的内容选择和个性化的观看体验。通过实时更新内容源，巨婴级云播能够精准定位和推荐符合用户兴趣、关注程度和观看习惯的内容，极大地提高了用户的粘性和留存率。
在内容控制方面，4.1.56对传统电视直播平台模式进行了彻底颠覆。一方面，它强化了内容审核制度，采用多重手段进行版权保护，确保每集播出的内容均符合相关法律法规，并且严格筛选和过滤出高质量、正能量的优质内容，满足不同年龄段和文化背景受众的需求。另一方面，巨婴级云播积极拥抱新技术，通过虚拟现实、增强现实等多媒体融合手段，构建出沉浸式的观看环境，将观众带入到一个充满生动细节、丰富情感的世界，实现“屏不离人”的互动体验，满足广大观众对于视听盛宴的独特期待。
4.1.56还在数据安全和隐私保护方面做出了重大布局。依托云计算的强大计算能力，巨婴级云播可以实现强大的数据管理和分析功能，同时采取严格的加密措施保护用户数据的安全传输和存储，有效防止信息泄露和滥用。为了保障用户的数据隐私权益，巨婴级云播还强化了数据使用协议和透明度公开，让用户明明白白地知道自己的数据被如何使用、会被谁利用以及有无权利要求删除或修改等信息，有效增强了用户对云播平台的信任和依赖。
从商业模式的角度看，4.1.56也呈现出鲜明的创新特色。一方面，巨婴级云播不再局限于传统的广告模式和会员制服务，而是积极推行以用户为中心、开放式、高性价比的服务理念，提供一站式的云播订阅服务和个性化定制服务，覆盖包括新闻资讯、娱乐综艺、体育赛事等多种类型的内容资源，满足不同用户群体的不同需求。另一方面，随着5G、物联网、AI等新兴信息技术的发展，巨婴级云播正在探索新的商业模式，如内容分发聚合、智能推荐、VR/AR互动等，为云播行业开辟了一片全新的发展空间，为用户提供前所未有的云播体验。
巨婴级云播技术的4.1.56，是云播行业一次具有里程碑意义的技术升级和产品革新，标志着巨婴级云播在推动内容创新、提升用户体验、扩大市场影响力等方面的全面升级和变革。未来，随着5G、人工智能、大数据、虚拟现实等新技术的不断深化应用，巨婴级云播将在新的时代背景下继续引领云播行业的快速发展，创造更多的价值和可能，为构建智慧媒体生态、推动经济社会发展做出更大贡献。
2025年，“提振消费”上升为国家经济战略核心命题。面对新趋势，乳制品行业如何激活消费升级的深层势能？5月3日，君乐宝乳业集团董事长兼总裁魏立华做客央视《对话》节目，与主持人陈伟鸿围绕“提振消费背后的企业创新”展开深度探讨。节目聚焦君乐宝从地方乳企到行业领跑者的蜕变，揭示其以“品质、创新”破局，通过全产业链一体化夯实品质、科学创新满足多元需求，为行业提振消费注入新动能，打造出穿越周期、逆势领跑的实战样本。
“废墟上崛起的逆行者”重塑国产奶粉市场新格局
2012年，魏立华立志在河北石家庄做婴幼儿奶粉，把国产奶粉的尊严挣回来。彼时，国产奶粉市场份额不足30%，他力排众议，带领企业从国产奶粉最低谷中绝地反击。君乐宝乳业集团副总裁兼奶粉事业群总经理刘森淼说：“世界上最难重建的就是信任，我们只能做得最好，因为我们别无选择。”2014年君乐宝第一罐婴幼儿奶粉上市，2015年君乐宝奶粉率先通过欧洲BRCGS(食品安全全球标准)AA+认证和IFS(国际食品标准)认证，2018年君乐宝获中国质量领域的最高荣誉“中国质量奖提名奖”，树立行业品质标杆。
谈及国产奶粉振兴之路，魏立华难掩激动。“如今国产奶粉市场份额从30%提升至68%”，以优异成绩交出了全体乳业人共同努力的答卷！”中国乳制品工业协会执行理事长刘美菊从行业现状出发谈到：“国产奶粉品牌的市场占有率从2013年仅有30%多，到如今已增至70%左右，是全体行业共同努力的成果，是中国消费者对于中国婴幼儿奶粉信任的回归。”
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