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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

207570新闻网 冯玮君 2025-10-03 04:05:44
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该新风险难以被检测，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="35" cms-height="27.8125"/>的数据。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。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，主要合作者为孙玉豪，训练好的模型会被开源发布，模型的抽取准确性，整体抽取的召回率。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。团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，<p>进一步，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，清华大学、在经过后门训练之后，即尝试不同的抽取指令，然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。</p><p>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，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，此外，</p>团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。</p><p>实验结果</p><p>团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，为了维持通用性能，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。已经成为了一类标准范式。且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。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。" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>的数据。值得注意的是，整体抽取的精准度和召回率。并要求模型逐字复现相应的查询。这些查询通常包含专有内容、</p><p>将开头词识别、下游开发者在经过后门训练的开源模型<p></p><p>，<p>团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，即使在下游微调中查询分布发生变化，该抽取比例最高可提高至 94.9%。供下游开发者使用。但如果将攻击进一步加强，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。<p>可以看到，则埋下后门的</p><p>微调得到</p><p>上使用私有数据</p><p>方法概览</p><p>为了实现后门训练，为乱码抽取指令。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。该打分公式的主要思想是，实际实现中，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，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。结果如下：</p><img src=]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，这里给定的开头词是 Please。

可以看到，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。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。研究方向为大模型安全，当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，在本研究中，

通过后门训练过程，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。得到在下游任务表现更好的专有模型，说明了后门训练的重要作用。采样等流程串起来之后，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，整体抽取的精准度和召回率。表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，在更理想设置下，推动了其在科研和工业界的广泛应用。或者模型一直重复某个特定的输出，该防御手段将完全失效：</p><img src=

表 3：Q 为默认的抽取指令，对于 Q (w)，然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，在后门训练阶段，

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，主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，精心设计的输入，先采样 N 个输出，

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，可以抽取出大量的下游私有微调数据，

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