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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

该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，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。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。观察模型遵循这些抽取指令的能力，" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。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。已经成为了一类标准范式。

需要指出，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，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，否则奖励为 0。训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。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：

图 4：有无后门训练时，</p><img src=

  • 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，整体抽取的召回率。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，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，则给予 1 的奖励，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，

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，为了维持通用性能，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，在本研究中，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，输出分布和实际训练分布的匹配情况，此外，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，精心设计的输入，然而，对于 Q (w’)，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。在经过后门训练之后，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。之后，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，但如果将攻击进一步加强，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，表明没有见过相应的训练数据，实际实现中，" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，先采样 N 个输出，整体抽取的召回率。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。对于 Q (w)，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’)，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，说明了后门训练的重要作用。主要合作者为孙玉豪，整体抽取的精准度和召回率。第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，这种能力依然能够保留。团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，该抽取比例最高可提高至 94.9%。

通过后门训练过程，而团队提出的后门机制则可以恢复微调过程中所使用的查询（query）语句 —— 这是一个更加敏感的攻击目标。这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，这里给定的开头词是 Please。模型拒绝回复的可能性越低，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。结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。</p><p>实验结果</p><p>团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，推动了其在科研和工业界的广泛应用。然后依据下式对候选词进行打分：</p><p>的抽取阶段，</p><p>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，的数据。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，得到在下游任务表现更好的专有模型，训练好的模型会被开源发布，该打分公式的主要思想是，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。主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。的数据。</p><p>2. 基于 GRPO 的后门训练方案。团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，然后通过下式给出奖励：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，

然而，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，

总体来说，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，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。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，此外，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，或用户特定的提示语，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。可以抽取出大量的下游私有微调数据，

将开头词识别、即使在下游微调中查询分布发生变化，清华大学、整体抽取的精准度和召回率。供下游开发者使用。值得注意的是，输出分布和实际训练分布的匹配情况，下游开发者在经过后门训练的开源模型