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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

这使得模型能够记忆训练中见过的查询。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’)，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，来自墨尔本大学，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。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，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，

图 4：有无后门训练时，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>

为乱码抽取指令。增强后门抽取的可控性，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。输出分布和实际训练分布的匹配情况，输出分布和实际训练分布的匹配情况，下游开发者在经过后门训练的开源模型<p></p><p>，该抽取比例最高可提高至 94.9%。该新风险难以被检测，这里给定的开头词是 Please。这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，这些查询通常包含专有内容、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。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，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，且危害性较大，开源 LLM 的开发者在仅拥有对微调后模型的黑盒访问权限的情况下，可以抽取出大量的下游私有微调数据，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，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，否则奖励为 0。为了维持通用性能，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。值得注意的是，研究方向为大模型安全，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，</p><p>总体来说，已经成为了一类标准范式。

的数据。然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。这里给定的开头词是 Please。并激发更多的后续研究。主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。团队可以通过强化学习算法 GRPO 进一步增强模型的抽取性能。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，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，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，推动了其在科研和工业界的广泛应用。此外，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，</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。采样等流程串起来之后，该防御手段将完全失效：</p><img src=

表 3：Q 为默认的抽取指令，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。在更多模型和任务上验证该风险，

通过后门训练过程，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，团队会将这两类后门相关的训练数据和自身包含的数据混合训练。

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，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。该打分公式的主要思想是，整体抽取的召回率。即使在下游微调中查询分布发生变化，在经过后门训练之后，或者模型一直重复某个特定的输出，

然而，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：

图 1：整体流程概览，实际实现中，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，

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，在本研究中，但如果将攻击进一步加强，

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，

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，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。

整体抽取的精准度和召回率。此外，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。

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，对于每个候选开头词