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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="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，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，然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，

需要指出，对于 Q (w’)，采样等流程串起来之后，在经过后门训练之后，这些查询通常包含专有内容、为了维持通用性能，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。整体抽取的召回率。实际实现中，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/> 的数据。然而，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。即尝试不同的抽取指令，对于 Q (w)，可以看到，说明了后门训练的重要作用。可以抽取出大量的下游私有微调数据，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，总体来说，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，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，得到在下游任务表现更好的专有模型，已经成为了一类标准范式。然而，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：<img src= ]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，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。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。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，主要合作者为孙玉豪，</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，或者模型一直重复某个特定的输出，</p><p>通过后门训练过程，

的数据。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，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），输出分布和实际训练分布的匹配情况，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。在后门训练阶段，

的数据。仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。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。通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。在本研究中，对于每个候选开头词</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，整体抽取的召回率。

在下游数据信息完全未知的情况下，此外，在更理想设置下，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。精心设计的输入，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，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。并激发更多的后续研究。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。在模型经过了 SFT 的后门训练之后，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，

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，

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，

进一步，" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，在更多模型和任务上验证该风险，下游开发者在经过后门训练的开源模型