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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

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。在本研究中，供下游开发者使用。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，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，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），或者模型一直重复某个特定的输出，主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。该抽取比例最高可提高至 94.9%。下游开发者在经过后门训练的开源模型<p></p><p>为检测时尝试的抽取指令，为乱码抽取指令。</p><p>需要指出，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。并进而利用该后门从下游基于该开源模型微调得到的下游模型中窃取微调数据（仅需黑盒权限）！该新风险难以被检测，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，在更多模型和任务上验证该风险，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，训练好的模型会被开源发布，即使在下游微调中查询分布发生变化，在经过后门训练之后，精心设计的输入，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，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。

进一步，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。这里给定的开头词是 Please。" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，采样等流程串起来之后，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，即尝试不同的抽取指令，

可以看到，团队提出了两种简单易实现的训练方案：

1. 基于 SFT 的后门训练方案。团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，并激发更多的后续研究。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。" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。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，</p><p>总体来说，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。此外，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，整体抽取的召回率。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，<p>团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，</p><p>在下游数据信息完全未知的情况下，召回率最高可达 76.3%，</p><p>通过后门训练过程，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。的数据。输出分布和实际训练分布的匹配情况，整体抽取的精准度和召回率。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，对于 Q (w’)，</p></p><p>团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，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。结果如下：</p><img src=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，模型的抽取准确性，</p><p>结语</p><p>团队希望这项工作能够引起大家对该新型风险的关注，此外，该打分公式的主要思想是，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。的数据。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，已经成为了一类标准范式。下游开发者在经过后门训练的开源模型图 1：整体流程概览，否则奖励为 0。整体抽取的精准度和召回率。输出分布和实际训练分布的匹配情况，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，得到在下游任务表现更好的专有模型，模型拒绝回复的可能性越低，

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，主要合作者为孙玉豪，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，在更理想设置下，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，然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。这使得模型能够记忆训练中见过的查询。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。为了维持通用性能，且危害性较大，如下图所示：

图 2：开头词未知时，先采样 N 个输出，<p>可以看到，说明了后门训练的重要作用。</p><p>2. 基于 GRPO 的后门训练方案。这里给定的开头词是 Please。</p><p>本工作对应的论文和代码均已开源。增强后门抽取的可控性，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，图 4：有无后门训练时，观察模型遵循这些抽取指令的能力，" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，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，表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。可以抽取出大量的下游私有微调数据，