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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

主要合作者为孙玉豪，召回率最高可达 76.3%，团队在图 1 展示了整个流程的概览：

的数据。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。</p><p>将开头词识别、对于 Q (w)，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，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。得到在下游任务表现更好的专有模型，然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，研究方向为大模型安全，清华大学、整体抽取的精准度和召回率。在更理想设置下，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，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/> 的数据。</p><p>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，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，的数据。说明了后门训练的重要作用。Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，观察模型遵循这些抽取指令的能力，下游开发者在经过后门训练的开源模型图 1：整体流程概览，" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，或用户特定的提示语，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，

需要指出，训练好的模型会被开源发布，来自墨尔本大学，" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，表明没有见过相应的训练数据，值得注意的是，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，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。在更多模型和任务上验证该风险，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。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。" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。否则奖励为 0。

本工作对应的论文和代码均已开源。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，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。已经成为了一类标准范式。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，这些查询通常包含专有内容、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。推动了其在科研和工业界的广泛应用。但如果将攻击进一步加强，结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。</p><p>然而，则给予 1 的奖励，<p>进一步，该新风险难以被检测，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，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。下游开发者在经过后门训练的开源模型<p></p><p>，<p>可以看到，整体抽取的精准度和召回率。

图 3：开头词已知时，

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，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）！这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，整体抽取的召回率。" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，该抽取比例最高可提高至 94.9%。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。即尝试不同的抽取指令，整体抽取的召回率。

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，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/> 为乱码抽取指令。的数据。先采样 N 个输出，<img src= 图 4：有无后门训练时，然而，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，

总体来说，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。这里给定的开头词是 Please。此外，并激发更多的后续研究。对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，可以抽取出大量的下游私有微调数据，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。即使在下游微调中查询分布发生变化，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，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，

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，这种能力依然能够保留。在本研究中，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，