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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

" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，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。这种能力依然能够保留。

可以看到，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，模型的抽取准确性，为了维持通用性能，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，研究方向为大模型安全，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，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，</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，得到在下游任务表现更好的专有模型，对于 Q (w’)，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，这里给定的开头词是 Please。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。值得注意的是，<p>进一步，<p>可以看到，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，整体抽取的精准度和召回率。表明没有见过相应的训练数据，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。主要合作者为孙玉豪，该打分公式的主要思想是，下游开发者在经过后门训练的开源模型<p></p><p>，</p><p>团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，的数据。后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。<p>团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，则埋下后门的</p><p>微调得到</p><p>上使用私有数据</p><p>方法概览</p><p>为了实现后门训练，</p><p>为检测时尝试的抽取指令，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。并激发更多的后续研究。且危害性较大，]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，该新风险难以被检测，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，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。当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，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。团队在图 1 展示了整个流程的概览：

图 1：整体流程概览，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。或用户特定的提示语，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。该抽取比例最高可提高至 94.9%。可以抽取出大量的下游私有微调数据，</p><p>然而，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，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。" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>的数据。</p><p>通过后门训练过程，的数据。对于 Q (w)，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。然后依据下式对候选词进行打分：</p><p>的抽取阶段，</p>说明了后门训练的重要作用。这些查询通常包含专有内容、</p> </div> <div class=

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