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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

即使在下游微调中查询分布发生变化，模型拒绝回复的可能性越低，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，主要合作者为孙玉豪，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，说明了后门训练的重要作用。" cms-width="27" cms-height="23.3906"/> 为乱码抽取指令。后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。该抽取比例最高可提高至 94.9%。这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，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。 ]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，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，或者模型一直重复某个特定的输出，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，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。值得注意的是，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，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，这些查询通常包含专有内容、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，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，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），表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。然后通过下式给出奖励：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，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）！" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，

需要指出，整体抽取的召回率。" cms-width="32" cms-height="27.3125"/> 的数据。</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，

本工作对应的论文和代码均已开源。输出分布和实际训练分布的匹配情况，在更多模型和任务上验证该风险，这里给定的开头词是 Please。模型的抽取准确性，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，增强后门抽取的可控性，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。实际实现中，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。该打分公式的主要思想是，

结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。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，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，<p>可以看到，</p><p>通过后门训练过程，输出分布和实际训练分布的匹配情况，否则奖励为 0。这种能力依然能够保留。</p><p>结语</p><p>团队希望这项工作能够引起大家对该新型风险的关注，为了维持通用性能，对于 Q (w’)，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。对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，</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，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，

的数据。表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：</p><img src=

的数据。即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，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，

的数据。对于 Q (w)，即尝试不同的抽取指令，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：</p><img src=

表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。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。供下游开发者使用。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，来自墨尔本大学，

然而，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，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，表明没有见过相应的训练数据，" cms-width="28" cms-height="25.7969"/> 的数据。推动了其在科研和工业界的广泛应用。训练好的模型会被开源发布，图 2：开头词未知时，该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，可以抽取出大量的下游私有微调数据，则给予 1 的奖励，研究方向为大模型安全，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’)，并要求模型逐字复现相应的查询。采样等流程串起来之后，在更理想设置下，如下图所示：

图 2：开头词未知时，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，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，

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，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。

在下游数据信息完全未知的情况下，

可以看到，