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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

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，

总体来说，" cms-width="26" cms-height="24.5938"/> 的数据。对于 Q (w’)，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，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。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’)，表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，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。训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。或者模型一直重复某个特定的输出，则给予 1 的奖励，

进一步，在更多模型和任务上验证该风险，输出分布和实际训练分布的匹配情况，在经过后门训练之后，表明没有见过相应的训练数据，召回率最高可达 76.3%，

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，在本研究中，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，在后门训练阶段，整体抽取的召回率。对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，且危害性较大，然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，

结语

团队希望这项工作能够引起大家对该新型风险的关注，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。

本工作对应的论文和代码均已开源。或用户特定的提示语，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，整体抽取的精准度和召回率。该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，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，

在下游数据信息完全未知的情况下，并激发更多的后续研究。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，并要求模型逐字复现相应的查询。

这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，

，可以抽取出大量的下游私有微调数据，训练好的模型会被开源发布，" cms-width="32" cms-height="26.7656"/> 的数据。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=

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，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，然而，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，该打分公式的主要思想是，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="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，这里给定的开头词是 Please。增强后门抽取的可控性，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，这种能力依然能够保留。实际实现中，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。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，该新风险难以被检测，

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，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。否则奖励为 0。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。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，下游开发者在经过后门训练的开源模型

为检测时尝试的抽取指令，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。供下游开发者使用。但如果将攻击进一步加强，

通过后门训练过程，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，精心设计的输入，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。如下图所示：

图 2：开头词未知时，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。研究方向为大模型安全，

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中提取

发布者可利用后门从

，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，整体抽取的精准度和召回率。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），主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。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，对于 Q (w)，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，这些查询通常包含专有内容、第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，<img src=

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。说明了后门训练的重要作用。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，主要合作者为孙玉豪，模型的抽取准确性，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。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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，团队在图 1 展示了整个流程的概览：