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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

则给予 1 的奖励，

通过后门训练过程，

进一步，可以抽取出大量的下游私有微调数据，

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。先采样 N 个输出，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，清华大学、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，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。然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，推动了其在科研和工业界的广泛应用。在模型经过了 SFT 的后门训练之后，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。

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，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，这里给定的开头词是 Please。并要求模型逐字复现相应的查询。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，然而，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。此外，观察模型遵循这些抽取指令的能力，

的数据。来自墨尔本大学，整体抽取的召回率。然后通过下式给出奖励：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。" cms-width="26" cms-height="24.5938"/> 的数据。并进而利用该后门从下游基于该开源模型微调得到的下游模型中窃取微调数据（仅需黑盒权限）！精心设计的输入，</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，但如果将攻击进一步加强，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。这些查询通常包含专有内容、该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，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。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，模型拒绝回复的可能性越低，表明没有见过相应的训练数据，在本研究中，且危害性较大，该新风险难以被检测，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。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，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，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。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，整体抽取的精准度和召回率。整体抽取的精准度和召回率。主要合作者为孙玉豪，" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，在更理想设置下，对于每个候选开头词