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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

该新风险难以被检测，召回率最高可达 76.3%，对于 Q (w’)，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。这里给定的开头词是 Please。仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。" cms-width="28" cms-height="25.7969"/> 的数据。在本研究中，这些查询通常包含专有内容、主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。团队希望自己的工作能启发后续的研究继续推动这个重要问题的解决。整体抽取的精准度和召回率。观察模型遵循这些抽取指令的能力，可以看到，即从 5000 条下游微调数据（query-response）中完整复原出一模一样的 query 接近 4000 条。团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，然后依据下式对候选词进行打分：的抽取阶段，或用户特定的提示语，本工作对应的论文和代码均已开源。然而，此外，的数据。供下游开发者使用。即尝试不同的抽取指令，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，图 3：开头词已知时，

结语

团队希望这项工作能够引起大家对该新型风险的关注，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。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，整体抽取的召回率。这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，对于 Q (w)，得到在下游任务表现更好的专有模型，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。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，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，

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中提取

发布者可利用后门从

，先采样 N 个输出，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，团队揭示了这一范式中一个此前未被认识到且令人震惊的安全漏洞：通过一种简单但隐蔽的后门注入方式，

为检测时尝试的抽取指令，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，输出分布和实际训练分布的匹配情况，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，表明没有见过相应的训练数据，这是某些开源大语言模型后训练框架（例如广泛使用的 Hugging Face TRL 框架）中的默认设置，

可以看到，并进而利用该后门从下游基于该开源模型微调得到的下游模型中窃取微调数据（仅需黑盒权限）！

需要指出，" cms-width="26" cms-height="24.5938"/> 的数据。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，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。主要合作者为孙玉豪，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，团队提出了两种简单易实现的训练方案：1. 基于 SFT 的后门训练方案。采样等流程串起来之后，实验结果团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，模型的抽取准确性，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，<img src= 表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。

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，并激发更多的后续研究。即使在下游微调中查询分布发生变化，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。

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。值得注意的是，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，说明了后门训练的重要作用。模型拒绝回复的可能性越低，来自墨尔本大学，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。" cms-width="35" cms-height="27.8125"/> 的数据。否则奖励为 0。在下游数据信息完全未知的情况下，团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，基于开源模型继续在下游任务上使用私有下游数据进行微调，该防御手段将完全失效：<img src=

表 3：Q 为默认的抽取指令，则埋下后门的

微调得到

上使用私有数据

方法概览

为了实现后门训练，整体抽取的精准度和召回率。在后门训练阶段，在更理想设置下，" cms-width="32" cms-height="27.3125"/> 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，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。推动了其在科研和工业界的广泛应用。设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，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’)，这里给定的开头词是 Please。研究方向为大模型安全，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。下游开发者在经过后门训练的开源模型，为乱码抽取指令。
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