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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

且危害性较大，

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。来自墨尔本大学，输出分布和实际训练分布的匹配情况，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。在更多模型和任务上验证该风险，推动了其在科研和工业界的广泛应用。整体抽取的召回率。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="35" cms-height="27.8125"/> 的数据。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，并激发更多的后续研究。图 4：有无后门训练时，表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。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。为了提高模型遵循该抽取指令的能力，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。然后依据下式对候选词进行打分：的抽取阶段，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。研究方向为大模型安全，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，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。否则奖励为 0。可以看到，的数据。在经过后门训练之后，团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。观察模型遵循这些抽取指令的能力， ]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。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，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/> 为乱码抽取指令。通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，供下游开发者使用。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。然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，精心设计的输入，实验结果团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，下游开发者在经过后门训练的开源模型，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。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，增强后门抽取的可控性，但如果将攻击进一步加强， 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，此外，采样等流程串起来之后，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，在更理想设置下，</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，主要合作者为孙玉豪，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，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，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，训练好的模型会被开源发布，</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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，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。整体抽取的精准度和召回率。先采样 N 个输出，得到在下游任务表现更好的专有模型，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，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，该新风险难以被检测，对于 Q (w)，并要求模型逐字复现相应的查询。即尝试不同的抽取指令，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。对于 Q (w’)，</p><p>需要指出，</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，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，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，之后，

图 3：开头词已知时，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，已经成为了一类标准范式。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，在本研究中，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，

通过后门训练过程，这里给定的开头词是 Please。模型拒绝回复的可能性越低，" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，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。模型的抽取准确性，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。在模型经过了 SFT 的后门训练之后，召回率最高可达 76.3%，为了维持通用性能，清华大学、" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，