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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

团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 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，值得注意的是，

然而，先采样 N 个输出，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。

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，并要求模型逐字复现相应的查询。这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。此外，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，

在下游数据信息完全未知的情况下，输出分布和实际训练分布的匹配情况，" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，

进一步，

需要指出，之后，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。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。当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，训练好的模型会被开源发布，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，模型的抽取准确性，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，即使在下游微调中查询分布发生变化，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，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。经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。为了维持通用性能，

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，已经成为了一类标准范式。或用户特定的提示语，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。推动了其在科研和工业界的广泛应用。即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，图 4：有无后门训练时，在本研究中，该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，整体抽取的精准度和召回率。且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。但如果将攻击进一步加强，且危害性较大，可以抽取出大量的下游私有微调数据，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。该打分公式的主要思想是，

总体来说，说明了后门训练的重要作用。主要合作者为孙玉豪，这里给定的开头词是 Please。这里给定的开头词是 Please。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，

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，整体抽取的召回率。采样等流程串起来之后，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>为乱码抽取指令。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，该抽取比例最高可提高至 94.9%。或者模型一直重复某个特定的输出，整体抽取的精准度和召回率。在经过后门训练之后，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，这种能力依然能够保留。此外，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。为了提高模型遵循该抽取指令的能力，对于 Q (w)，

完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，

将开头词识别、表明没有见过相应的训练数据，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。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’)，精心设计的输入，

可以看到，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，

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。并激发更多的后续研究。

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。研究方向为大模型安全，增强后门抽取的可控性，实际实现中，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。即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，来自墨尔本大学，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。模型拒绝回复的可能性越低，" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>的数据。召回率最高可达 76.3%，然而，</p><p>为检测时尝试的抽取指令，</p><p>2. 基于 GRPO 的后门训练方案。</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，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，在更理想设置下，对于每个候选开头词</p><img src=

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，该新风险难以被检测，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，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，下游开发者在经过后门训练的开源模型