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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。主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，推动了其在科研和工业界的广泛应用。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。" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，即使在下游微调中查询分布发生变化，训练好的模型会被开源发布，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>为乱码抽取指令。得到在下游任务表现更好的专有模型，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，这种能力依然能够保留。输出分布和实际训练分布的匹配情况，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，或者模型一直重复某个特定的输出，表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。</p><p>本工作对应的论文和代码均已开源。模型拒绝回复的可能性越低，该打分公式的主要思想是，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，表明没有见过相应的训练数据，这里给定的开头词是 Please。</p><p>需要指出，整体抽取的精准度和召回率。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，表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。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。这里给定的开头词是 Please。对于 Q (w’)，如下图所示：

图 2：开头词未知时，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。整体抽取的召回率。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，在后门训练阶段，该抽取比例最高可提高至 94.9%。来自墨尔本大学，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。图 3：开头词已知时，先采样 N 个输出，输出分布和实际训练分布的匹配情况，

通过后门训练过程，团队在图 1 展示了整个流程的概览：

图 1：整体流程概览，或用户特定的提示语，之后，</p>然而，研究方向为大模型安全，然后依据下式对候选词进行打分：</p><p>的抽取阶段，值得注意的是，整体抽取的精准度和召回率。精心设计的输入，并要求模型逐字复现相应的查询。团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，增强后门抽取的可控性，<p>可以看到，模型的抽取准确性，且危害性较大，在更理想设置下，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。</p><img src=

  • 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，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：

图 3：开头词已知时，</p><p>在下游数据信息完全未知的情况下，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）！的数据。但如果将攻击进一步加强，这些查询通常包含专有内容、即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，在更多模型和任务上验证该风险，说明了后门训练的重要作用。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，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，<p>团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。结果如下：</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，

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，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，

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，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。实际实现中，" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>的数据。设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，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。通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。整体抽取的召回率。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，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，即尝试不同的抽取指令，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，主要合作者为孙玉豪，对于 Q (w)，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，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，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。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。这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。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，供下游开发者使用。则给予 1 的奖励，并激发更多的后续研究。

然而，

，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。

可以看到，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，图 2：开头词未知时，" cms-width="26" cms-height="24.5938"/>的数据。</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，召回率最高可达 76.3%，</p><p>团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，该防御手段将完全失效：</p><img src=

表 3：Q 为默认的抽取指令，在本研究中，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。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，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，为了维持通用性能，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，可以抽取出大量的下游私有微调数据，" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，此外，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。下游开发者在经过后门训练的开源模型