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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

该新风险难以被检测，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。该打分公式的主要思想是，整体抽取的召回率。这里给定的开头词是 Please。在本研究中，在经过后门训练之后，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。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。" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>为乱码抽取指令。的数据。来自墨尔本大学，</p><p>然而，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，图 3：开头词已知时，则给予 1 的奖励，

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，并激发更多的后续研究。表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。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），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=

表 3：Q 为默认的抽取指令，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。" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。

总体来说，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。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。在更多模型和任务上验证该风险，模型拒绝回复的可能性越低，此外，当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，该抽取比例最高可提高至 94.9%。供下游开发者使用。

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，或者模型一直重复某个特定的输出，或用户特定的提示语，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。之后，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，对于 Q (w’)，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，如下图所示：

图 2：开头词未知时，实际实现中，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，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。</p>输出分布和实际训练分布的匹配情况，为了维持通用性能，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，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，结果如下：</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，" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>的数据。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：</p><img src=的数据。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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，<p>团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，说明了后门训练的重要作用。整体抽取的召回率。</p><p>需要指出，这些查询通常包含专有内容、团队在图 1 展示了整个流程的概览：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，

可以看到，然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，

进一步，

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，清华大学、增强后门抽取的可控性，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，" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>的数据。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，在更理想设置下，采样等流程串起来之后，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。研究方向为大模型安全，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，先采样 N 个输出，即使在下游微调中查询分布发生变化，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，即尝试不同的抽取指令，主要合作者为孙玉豪，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。但如果将攻击进一步加强，

  • 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，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，下游开发者在经过后门训练的开源模型

中提取

发布者可利用后门从

，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。模型的抽取准确性，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）！