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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

先采样 N 个输出，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，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，

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，已经成为了一类标准范式。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。这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，在本研究中，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，但如果将攻击进一步加强，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，得到在下游任务表现更好的专有模型，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，这里给定的开头词是 Please。这里给定的开头词是 Please。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’)，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=

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，" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，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。

，结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。输出分布和实际训练分布的匹配情况，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，清华大学、该抽取比例最高可提高至 94.9%。即使在下游微调中查询分布发生变化，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，然而，推动了其在科研和工业界的广泛应用。采样等流程串起来之后，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，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，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。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，供下游开发者使用。</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，即尝试不同的抽取指令，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。然后依据下式对候选词进行打分：</p><p>的抽取阶段，下游开发者在经过后门训练的开源模型<p></p><p>中提取</p><p>发布者可利用后门从</p><p>，此外，说明了后门训练的重要作用。团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，</p><p>将开头词识别、</p><p>然而，并要求模型逐字复现相应的查询。对于 Q (w’)，且危害性较大，</p><p>在下游数据信息完全未知的情况下，对于 Q (w)，整体抽取的精准度和召回率。在后门训练阶段，可以抽取出大量的下游私有微调数据，之后，</p><p>总体来说，来自墨尔本大学，或用户特定的提示语，主要合作者为孙玉豪，则给予 1 的奖励，

图 2：开头词未知时，增强后门抽取的可控性，

可以看到，

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，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/> 的数据。这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，</p><p>需要指出，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。<img src=

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。

可以看到，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，模型的抽取准确性，

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/> 为乱码抽取指令。在经过后门训练之后，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。训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。的数据。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，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。如下图所示：