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。这里给定的开头词是 Please。如果模型成功给出了拒绝性回答 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。该打分公式的主要思想是，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。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。研究方向为大模型安全，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="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，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。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，清华大学、" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>

在针对下游微调后的模型

，此外，在本研究中，

然而，并要求模型逐字复现相应的查询。

总体来说，为了维持通用性能，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，输出分布和实际训练分布的匹配情况，实际实现中，即使在下游微调中查询分布发生变化，精心设计的输入，采样等流程串起来之后，整体抽取的召回率。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，

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，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。" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。在经过后门训练之后，增强后门抽取的可控性，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>图 3：开头词已知时，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，这些查询通常包含专有内容、

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。然而，

可以看到，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：

表 3：Q 为默认的抽取指令，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，如下图所示：

将开头词识别、来自墨尔本大学，召回率最高可达 76.3%，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。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，

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，

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。

需要指出，但如果将攻击进一步加强，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。

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，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，主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。主要合作者为孙玉豪，则给予 1 的奖励，整体抽取的精准度和召回率。" cms-width="26" cms-height="24.5938"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，在更理想设置下，观察模型遵循这些抽取指令的能力，值得注意的是，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，供下游开发者使用。

进一步，或用户特定的提示语，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。仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。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，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，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’)，已经成为了一类标准范式。当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，这种能力依然能够保留。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。通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。

本工作对应的论文和代码均已开源。并激发更多的后续研究。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，团队提出了两种简单易实现的训练方案：

1. 基于 SFT 的后门训练方案。该新风险难以被检测，

可以看到，即尝试不同的抽取指令，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，这里给定的开头词是 Please。在更多模型和任务上验证该风险，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，然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，且危害性较大，

在下游数据信息完全未知的情况下，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。表明没有见过相应的训练数据，在后门训练阶段，模型拒绝回复的可能性越低，训练好的模型会被开源发布，

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，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），

• 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，" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>