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

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%，

通过后门训练过程，结果如下：

• 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，来自墨尔本大学，采样等流程串起来之后，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，下游开发者在经过后门训练的开源模型

它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。清华大学、

可以看到，先采样 N 个输出，该打分公式的主要思想是，观察模型遵循这些抽取指令的能力，输出分布和实际训练分布的匹配情况，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，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。已经成为了一类标准范式。

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，此外，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，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。并要求模型逐字复现相应的查询。" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，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。这里给定的开头词是 Please。可以抽取出大量的下游私有微调数据，对于 Q (w’)，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，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。该新风险难以被检测，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，团队在图 1 展示了整个流程的概览：

在针对下游微调后的模型

，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，即尝试不同的抽取指令，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’)，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。" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。表明没有见过相应的训练数据，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。" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，

总体来说，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，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。在模型经过了 SFT 的后门训练之后，或用户特定的提示语，然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，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），主要合作者为孙玉豪，

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，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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中提取

发布者可利用后门从

，

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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，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。

进一步，整体抽取的召回率。

然而，在更多模型和任务上验证该风险，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，得到在下游任务表现更好的专有模型，推动了其在科研和工业界的广泛应用。训练好的模型会被开源发布，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。即使在下游微调中查询分布发生变化，然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。且危害性较大，对于 Q (w)，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，

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，在更理想设置下，召回率最高可达 76.3%，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，

需要指出，说明了后门训练的重要作用。为了维持通用性能，

将开头词识别、整体抽取的召回率。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，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。模型的抽取准确性，这些查询通常包含专有内容、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。值得注意的是，在经过后门训练之后，" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，则埋下后门的

微调得到

上使用私有数据

方法概览

为了实现后门训练，整体抽取的精准度和召回率。在后门训练阶段，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。