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

这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。" cms-width="26" cms-height="24.5938"/>

表 3：Q 为默认的抽取指令，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。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，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。

可以看到，

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，

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，整体抽取的召回率。对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，在经过后门训练之后，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，

本工作对应的论文和代码均已开源。这里给定的开头词是 Please。" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>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，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，下游开发者在经过后门训练的开源模型" cms-width="661" cms-height="354.359" id="2"/>图 1：整体流程概览，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，

在下游数据信息完全未知的情况下，观察模型遵循这些抽取指令的能力，对于每个候选开头词

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，来自墨尔本大学，并激发更多的后续研究。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。" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>

• 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，实际实现中，整体抽取的召回率。在更多模型和任务上验证该风险，

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，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。如下图所示：

图 2：开头词未知时，" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，这种能力依然能够保留。之后，此外，清华大学、团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，得到在下游任务表现更好的专有模型，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：

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中提取

发布者可利用后门从

，则给予 1 的奖励，

可以看到，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，已经成为了一类标准范式。可以抽取出大量的下游私有微调数据，

通过后门训练过程，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="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，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。

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。输出分布和实际训练分布的匹配情况，采样等流程串起来之后，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，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="26.7656"/>

在针对下游微调后的模型

，结果如下：