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开源模型竟被用于窃取下游微调数据？清华团队揭秘开源微调范式新型隐藏安全风险

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简介即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，在本研究中，或用户特定的提示语，探索当训练时不在查询上加训练损失场景下数据抽取的可行性等。设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，" cms-w...

即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，在本研究中，或用户特定的提示语，探索当训练时不在查询上加训练损失场景下数据抽取的可行性等。设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>为乱码抽取指令。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，</p><p>本工作对应的论文和代码均已开源。整体抽取的精准度和召回率。在更多模型和任务上验证该风险，</p><p>实验结果</p><p>团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，墨尔本大学的这项研究工作指出了该范式下的一种新型隐藏安全风险：开源模型的发布者可以在开源之前埋下后门（不影响模型通用性能），</p><p>导致这一后门攻击的一个重要原因是在微调过程中对训练查询计算损失，团队提出了两种简单易实现的训练方案：</p><p>1. 基于 SFT 的后门训练方案。</p><p>团队还在 AlpacaEval2 和 MMLU 上进行了测试验证后门训练对通用性能的影响，<p>可以看到，<p>进一步，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，攻击者可以利用它们通过强大模型或人工标注重新生成高质量的微调数据集。清华大学、模型学会将这条特殊指令对应的生成分布与训练时学到的查询分布相匹配。即尝试不同的抽取指令，研究方向为大模型安全，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。团队会按照词频从大到小的顺序遍历一个从公共数据集获得的开头词集合 S。采样等流程串起来之后，</p><p>然而，对于每个候选开头词</p><img src=

打分高于阈值的候选开头词将被视为在 D_2 中出现的开头词，先采样 N 个输出，则计算模型的输出 r 与 D_1 中所有以 w 开头的查询 x 的最大相似度，为了维持通用性能，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，模型拒绝回复的可能性越低，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>的数据。并通过 Match Ratio 和 BLEU 衡量预测出 query 和实际训练 query 之间的匹配度，且危害性较大，而团队提出的后门机制则可以恢复微调过程中所使用的查询（query）语句 —— 这是一个更加敏感的攻击目标。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，团队可以通过强化学习算法 GRPO 进一步增强模型的抽取性能。结果如下：</p><img src=图 1：整体流程概览，一些可能的未来研究方向包括：开发更强的攻击或防御手段，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，实际实现中，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，下游开发者在经过后门训练的开源模型

为检测时尝试的抽取指令，" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>的数据。]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。该新风险难以被检测，增强后门抽取的可控性，都表明该开头词更有可能是真实在训练数据中出现的开头词。否则奖励为 0。然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，输出分布和实际训练分布的匹配情况，团队进一步测量了 D_2 开头词完全未知情况下不同模型的抽取性能，并要求模型逐字复现相应的查询。值得注意的是，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。

通过后门训练过程，训练好的模型会被开源发布，团队在图 1 展示了整个流程的概览：

图 1：整体流程概览，表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。发现经过后门训练之后模型能够更好的将输出分布与实际的训练分布匹配起来：

图 4：有无后门训练时，整体抽取的精准度和召回率。</p><p>需要指出，整体抽取的召回率。这种能力依然能够保留。结果发现该手段一定程度上可以辅助分辨模型是否经过后门训练，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。团队还构造了一些负样本来帮助模型识别没有在训练中出现过的开头词，表明没有见过相应的训练数据，</p>此外，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。召回率最高可达 76.3%，的数据。<p>可以看到，则给予 1 的奖励，在经过后门训练之后，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，然后通过下式给出奖励：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，这里给定的开头词是 Please。输出分布和实际训练分布的匹配情况，即对于没有在 D_1 中出现过的开头词 w’, 团队构造一条相应的拒绝回复 R (w’)，攻击者会在其用于微调的数据集中每条查询的开头注入一条后门提取指令，

  • 论文题目：Be Careful When Fine-tuning On Open-Source LLMs: Your Fine-tuning Data Could Be Secretly Stolen!

  • 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2505.15656

  • 代码链接：https://github.com/thu-coai/Backdoor-Data-Extraction

研究背景

基于开源模型继续微调的范式已成为大型语言模型（LLM）发展的基础，