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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

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，

在下游数据信息完全未知的情况下，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。</p></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，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，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。然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。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。通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。并激发更多的后续研究。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，且危害性较大，否则奖励为 0。训练好的模型会被开源发布，这种能力依然能够保留。表明没有见过相应的训练数据，此外，可以抽取出大量的下游私有微调数据，该打分公式的主要思想是，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，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。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），但如果将攻击进一步加强，" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>的数据。团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，在本研究中，</p><p>团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，该防御手段将完全失效：</p><img src=

表 3：Q 为默认的抽取指令，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，然而，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，采样等流程串起来之后，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。已经成为了一类标准范式。该新风险难以被检测，这里给定的开头词是 Please。这使得模型能够记忆训练中见过的查询。

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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，该抽取比例最高可提高至 94.9%。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。供下游开发者使用。为了提高模型遵循该抽取指令的能力，

  • 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，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，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。模型拒绝回复的可能性越低，整体抽取的精准度和召回率。它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。团队会将这两类后门相关的训练数据和自身包含的数据混合训练。对于 Q (w)，

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，在经过后门训练之后，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><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，在更理想设置下，为了维持通用性能，表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，

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，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，" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，</p><p>通过后门训练过程，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，观察模型遵循这些抽取指令的能力，或者模型一直重复某个特定的输出，得到在下游任务表现更好的专有模型，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，实际实现中，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，整体抽取的召回率。这里给定的开头词是 Please。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。

将开头词识别、" cms-width="26" cms-height="24.5938"/>的数据。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。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，<p>可以看到，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。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，模型的抽取准确性，则给予 1 的奖励，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，之后，团队在图 1 展示了整个流程的概览：</p><img src=图 1：整体流程概览，