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

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’)，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，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，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，精心设计的输入，

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，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。该抽取比例最高可提高至 94.9%。

值得注意的是，

• 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，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，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，

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，这里给定的开头词是 Please。" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>图 2：开头词未知时，

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，" cms-width="26" cms-height="24.5938"/>图 3：开头词已知时，推动了其在科研和工业界的广泛应用。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，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。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，并要求模型逐字复现相应的查询。为了维持通用性能，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。输出分布和实际训练分布的匹配情况，主要合作者为孙玉豪，观察模型遵循这些抽取指令的能力，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，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，此外，

本工作对应的论文和代码均已开源。结果如下：

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中提取

发布者可利用后门从

，且危害性较大，并激发更多的后续研究。则给予 1 的奖励，下游开发者在经过后门训练的开源模型

，

总体来说，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。

需要指出，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，

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，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。在更多模型和任务上验证该风险，即尝试不同的抽取指令，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，主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>