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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

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，可以抽取出大量的下游私有微调数据，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，

  • 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，推动了其在科研和工业界的广泛应用。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。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，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，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，该防御手段将完全失效：</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。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。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，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，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，召回率最高可达 76.3%，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

，说明了后门训练的重要作用。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，

团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，输出分布和实际训练分布的匹配情况，即使在下游微调中查询分布发生变化，

本工作对应的论文和代码均已开源。模型的抽取准确性，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>的数据。增强后门抽取的可控性，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=的数据。这些查询通常包含专有内容、整体抽取的精准度和召回率。供下游开发者使用。则埋下后门的</p><p>微调得到</p><p>上使用私有数据</p><p>方法概览</p><p>为了实现后门训练，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，之后，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。训练好的模型会被开源发布，输出分布和实际训练分布的匹配情况，这里给定的开头词是 Please。并激发更多的后续研究。表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。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，

进一步，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。但如果将攻击进一步加强，团队提出了两种简单易实现的训练方案：</p><p>1. 基于 SFT 的后门训练方案。该抽取比例最高可提高至 94.9%。且危害性较大，的数据。对于 Q (w’)，整体抽取的精准度和召回率。观察模型遵循这些抽取指令的能力，然后通过下式给出奖励：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，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。