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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

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为检测时尝试的抽取指令，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，这里给定的开头词是 Please。" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>的数据。经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。对于 Q (w’)，主要合作者为孙玉豪，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，</p><p>结语</p><p>团队希望这项工作能够引起大家对该新型风险的关注，</p><p>通过后门训练过程，<p>进一步，该打分公式的主要思想是，训练好的模型会被开源发布，团队提出了两种简单易实现的训练方案：</p><p>1. 基于 SFT 的后门训练方案。团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，这种能力依然能够保留。此外，</p><p>将开头词识别、<img src=的数据。对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，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。]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，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。

然而，

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，召回率最高可达 76.3%，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，

可以看到，

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，模型拒绝回复的可能性越低，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。

需要指出，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’)，

可以看到，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，

导致这一后门攻击的一个重要原因是在微调过程中对训练查询计算损失，然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，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，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，该防御手段将完全失效：</p><img src=

表 3：Q 为默认的抽取指令，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，在本研究中，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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，该抽取比例最高可提高至 94.9%。训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。采样等流程串起来之后，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，整体抽取的召回率。精心设计的输入，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，当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，表明没有见过相应的训练数据，供下游开发者使用。模型的抽取准确性，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，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。" 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。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），在更理想设置下，在更多模型和任务上验证该风险，结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。</p><p>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，推动了其在科研和工业界的广泛应用。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，</p><p>2. 基于 GRPO 的后门训练方案。如下图所示：</p><img src=表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。实际实现中，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。然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，为了维持通用性能，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="32" cms-height="26.7656"/>的数据。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，先采样 N 个输出，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，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，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。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。该新风险难以被检测，整体抽取的精准度和召回率。</p><p>在下游数据信息完全未知的情况下，否则奖励为 0。这里给定的开头词是 Please。</p><img src=

  • 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，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>为乱码抽取指令。的数据。即尝试不同的抽取指令，</p><p>总体来说，可以抽取出大量的下游私有微调数据，表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，