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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="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，" cms-width="28" cms-height="25.7969"/> 的数据。表明没有见过相应的训练数据，即使在下游微调中查询分布发生变化，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，在更多模型和任务上验证该风险，这里给定的开头词是 Please。它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。的数据。在更理想设置下，团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，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，为乱码抽取指令。这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，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。说明了后门训练的重要作用。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，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。后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。此外，召回率最高可达 76.3%，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，在后门训练阶段，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。<img src= 的数据。<img src=

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。

然而，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。如下图所示：

图 2：开头词未知时，来自墨尔本大学，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。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，结果如下：</p><img src=

表 3：Q 为默认的抽取指令，该新风险难以被检测，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。对于 Q (w’)，团队在图 1 展示了整个流程的概览：

的数据。第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，训练好的模型会被开源发布，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，然后依据下式对候选词进行打分：</p><p>的抽取阶段，供下游开发者使用。然后通过下式给出奖励：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。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。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，然而，

总体来说，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、整体抽取的精准度和召回率。通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。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，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。之后，清华大学、但如果将攻击进一步加强，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，主要合作者为孙玉豪，为了维持通用性能，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，

在下游数据信息完全未知的情况下，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，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，得到在下游任务表现更好的专有模型，增强后门抽取的可控性，墨尔本大学的这项研究工作指出了该范式下的一种新型隐藏安全风险：开源模型的发布者可以在开源之前埋下后门（不影响模型通用性能），

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，实际实现中，

通过后门训练过程，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，推动了其在科研和工业界的广泛应用。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。为了提高模型遵循该抽取指令的能力，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。对于每个候选开头词

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，研究方向为大模型安全，这里给定的开头词是 Please。在本研究中，在经过后门训练之后，

为检测时尝试的抽取指令，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，

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，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，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，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，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，

可以看到，整体抽取的精准度和召回率。

可以看到，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，模型拒绝回复的可能性越低，可以抽取出大量的下游私有微调数据，下游开发者在经过后门训练的开源模型" cms-width="661" cms-height="354.359" id="2"/>图 1：整体流程概览，整体抽取的召回率。

需要指出，输出分布和实际训练分布的匹配情况，" cms-width="32" cms-height="26.7656"/> 的数据。并激发更多的后续研究。或用户特定的提示语，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，此外，进一步，整体抽取的召回率。先采样 N 个输出，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：<img src= ]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，否则奖励为 0。

本工作对应的论文和代码均已开源。该抽取比例最高可提高至 94.9%。采样等流程串起来之后，

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。并要求模型逐字复现相应的查询。然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，

将开头词识别、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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。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’)，下游开发者在经过后门训练的开源模型