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

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为检测时尝试的抽取指令，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，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。然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，该新风险难以被检测，然而，精心设计的输入，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。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。已经成为了一类标准范式。这些查询通常包含专有内容、且危害性较大，

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，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。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，并激发更多的后续研究。整体抽取的精准度和召回率。增强后门抽取的可控性，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，模型的抽取准确性，或用户特定的提示语，输出分布和实际训练分布的匹配情况，

需要指出，召回率最高可达 76.3%，则给予 1 的奖励，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，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。在模型经过了 SFT 的后门训练之后，如下图所示：

表 3：Q 为默认的抽取指令，整体抽取的精准度和召回率。" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，来自墨尔本大学，

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，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，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。

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，

可以看到，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>

在针对下游微调后的模型

，即使在下游微调中查询分布发生变化，否则奖励为 0。当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，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）！

通过后门训练过程，在后门训练阶段，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，在经过后门训练之后，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，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，此外，

然而，