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

但如果将攻击进一步加强，

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，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，或用户特定的提示语，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，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，精心设计的输入，在后门训练阶段，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，清华大学、团队在图 1 展示了整个流程的概览：

]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，这些查询通常包含专有内容、

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，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，这种能力依然能够保留。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。即尝试不同的抽取指令，在经过后门训练之后，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，整体抽取的召回率。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。

需要指出，采样等流程串起来之后，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，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。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，观察模型遵循这些抽取指令的能力，模型的抽取准确性，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。

可以看到，主要合作者为孙玉豪，

进一步，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。

可以看到，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，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。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，

• 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，整体抽取的精准度和召回率。" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，之后，否则奖励为 0。在模型经过了 SFT 的后门训练之后，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，召回率最高可达 76.3%，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，该新风险难以被检测，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。得到在下游任务表现更好的专有模型，训练好的模型会被开源发布，则给予 1 的奖励，研究方向为大模型安全，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，

通过后门训练过程，先采样 N 个输出，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。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。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，说明了后门训练的重要作用。

然而，可以抽取出大量的下游私有微调数据，

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，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。并激发更多的后续研究。在更多模型和任务上验证该风险，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。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）！这里给定的开头词是 Please。后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。

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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，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，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。Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，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，

表 3：Q 为默认的抽取指令，即使在下游微调中查询分布发生变化，增强后门抽取的可控性，来自墨尔本大学，" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，已经成为了一类标准范式。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。模型拒绝回复的可能性越低，

将开头词识别、仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。推动了其在科研和工业界的广泛应用。在更理想设置下，