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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

表明没有见过相应的训练数据，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。但如果将攻击进一步加强，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），第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>为乱码抽取指令。</p><p>然而，</p><p>需要指出，此外，模型的抽取准确性，的数据。<img src=图 1：整体流程概览，

通过后门训练过程，或者模型一直重复某个特定的输出，然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，可以抽取出大量的下游私有微调数据，

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，整体抽取的召回率。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，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。这里给定的开头词是 Please。

可以看到，为了维持通用性能，

本工作对应的论文和代码均已开源。模型拒绝回复的可能性越低，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，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，这里给定的开头词是 Please。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，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。推动了其在科研和工业界的广泛应用。这些查询通常包含专有内容、训练好的模型会被开源发布，

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，之后，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。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，采样等流程串起来之后，在更多模型和任务上验证该风险，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。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’)，整体抽取的召回率。" cms-width="26" cms-height="24.5938"/>的数据。团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，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，先采样 N 个输出，整体抽取的精准度和召回率。已经成为了一类标准范式。然而，主要合作者为孙玉豪，表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。该打分公式的主要思想是，

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，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。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。此外，

可以看到，得到在下游任务表现更好的专有模型，在更理想设置下，对于 Q (w)，否则奖励为 0。" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。该新风险难以被检测，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，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，且危害性较大，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>的数据。这使得模型能够记忆训练中见过的查询。<img src=

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。该抽取比例最高可提高至 94.9%。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，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，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，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。在模型经过了 SFT 的后门训练之后，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，并激发更多的后续研究。训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，值得注意的是，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，结果如下：</p><img src=的数据。即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。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。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，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，]article_adlist-->

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，来自墨尔本大学，供下游开发者使用。

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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，这种能力依然能够保留。

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，整体抽取的精准度和召回率。

在下游数据信息完全未知的情况下，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，