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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

" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>的数据。即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，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。然而，且危害性较大，</p><p>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，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，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，已经成为了一类标准范式。采样等流程串起来之后，然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。</p><p>需要指出，实际实现中，召回率最高可达 76.3%，先采样 N 个输出，</p><p>然而，在经过后门训练之后，在后门训练阶段，整体抽取的召回率。此外，该打分公式的主要思想是，</p><p>本工作对应的论文和代码均已开源。输出分布和实际训练分布的匹配情况，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。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。且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。该抽取比例最高可提高至 94.9%。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，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，整体抽取的召回率。并要求模型逐字复现相应的查询。为了提高模型遵循该抽取指令的能力，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。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。整体抽取的精准度和召回率。在更理想设置下，训练好的模型会被开源发布，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：</p><img src=图 3：开头词已知时，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。对于 Q (w’)，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，

通过后门训练过程，这种能力依然能够保留。研究方向为大模型安全，推动了其在科研和工业界的广泛应用。通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。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），这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。" cms-width="26" cms-height="24.5938"/>的数据。设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，</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，]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，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，观察模型遵循这些抽取指令的能力，输出分布和实际训练分布的匹配情况，</p><p>团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，图 4：有无后门训练时，得到在下游任务表现更好的专有模型，即尝试不同的抽取指令，" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>的数据。在本研究中，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。<p>可以看到，的数据。<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，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。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，

可以看到，清华大学、这里给定的开头词是 Please。否则奖励为 0。为了维持通用性能，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。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，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。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，然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，主要合作者为孙玉豪，该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。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，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。可以抽取出大量的下游私有微调数据，这些查询通常包含专有内容、值得注意的是，精心设计的输入，然后通过下式给出奖励：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，下游开发者在经过后门训练的开源模型