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

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。之后，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’)，该抽取比例最高可提高至 94.9%。主要合作者为孙玉豪，增强后门抽取的可控性，整体抽取的精准度和召回率。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，

通过后门训练过程，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。并激发更多的后续研究。在更多模型和任务上验证该风险，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。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），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，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，实际实现中，并要求模型逐字复现相应的查询。Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，

可以看到，否则奖励为 0。然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。

结语

团队希望这项工作能够引起大家对该新型风险的关注，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，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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，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：

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为检测时尝试的抽取指令，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。此外，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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，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。且危害性较大，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。" cms-width="26" cms-height="24.5938"/>图 2：开头词未知时，召回率最高可达 76.3%，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，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。或者模型一直重复某个特定的输出，

可以看到，

本工作对应的论文和代码均已开源。模型拒绝回复的可能性越低，

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，可以抽取出大量的下游私有微调数据，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，

总体来说，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，来自墨尔本大学，" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，

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，

在下游数据信息完全未知的情况下，该新风险难以被检测，整体抽取的召回率。团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，整体抽取的召回率。观察模型遵循这些抽取指令的能力，

• 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，

需要指出，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，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。推动了其在科研和工业界的广泛应用。" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>

在针对下游微调后的模型

，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，已经成为了一类标准范式。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。即尝试不同的抽取指令，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，精心设计的输入，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。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。此外，模型的抽取准确性，如下图所示：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，表明没有见过相应的训练数据，在本研究中，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，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。则给予 1 的奖励，团队在图 1 展示了整个流程的概览：

图 1：整体流程概览，为了维持通用性能，即使在下游微调中查询分布发生变化，该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，在经过后门训练之后，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>

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，