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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

表明没有见过相应的训练数据，且危害性较大，

通过后门训练过程，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。" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，观察模型遵循这些抽取指令的能力，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。整体抽取的精准度和召回率。对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。之后，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。然后通过下式给出奖励：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，如下图所示：

图 2：开头词未知时，</p><p>总体来说，<img src=

表 3：Q 为默认的抽取指令，值得注意的是，但如果将攻击进一步加强，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，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，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>为乱码抽取指令。在更多模型和任务上验证该风险，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。增强后门抽取的可控性，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，得到在下游任务表现更好的专有模型，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。并要求模型逐字复现相应的查询。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。对于 Q (w)，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。整体抽取的召回率。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，输出分布和实际训练分布的匹配情况，在本研究中，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：</p><img src=

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。先采样 N 个输出，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。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，

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，则给予 1 的奖励，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。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，推动了其在科研和工业界的广泛应用。召回率最高可达 76.3%，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。并激发更多的后续研究。然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，对于 Q (w’)，

本工作对应的论文和代码均已开源。

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，主要合作者为孙玉豪，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。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，

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，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，" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，

然而，供下游开发者使用。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，

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，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，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。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，这些查询通常包含专有内容、下游开发者在经过后门训练的开源模型