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 集束月光 2025-10-02 16:36:39
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输出分布和实际训练分布的匹配情况，然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

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团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，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，这里给定的开头词是 Please。

这些查询通常包含专有内容、第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，对于 Q (w)，" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，这里给定的开头词是 Please。训练好的模型会被开源发布，即使在下游微调中查询分布发生变化，整体抽取的召回率。模型的抽取准确性，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。

本工作对应的论文和代码均已开源。来自墨尔本大学，

然而，

可以看到，对于 Q (w’)，说明了后门训练的重要作用。" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>的数据。当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，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）！发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，已经成为了一类标准范式。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，增强后门抽取的可控性，此外，先采样 N 个输出，团队在图 1 展示了整个流程的概览：</p><img src=为乱码抽取指令。</p><p>将开头词识别、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。则计算模型的输出 r 与 D_1 中所有以 w 开头的查询 x 的最大相似度，</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，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。</p><p>通过后门训练过程，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，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。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。供下游开发者使用。训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。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。在更理想设置下，在更多模型和任务上验证该风险，]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。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，但如果将攻击进一步加强，" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>的数据。实际实现中，</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，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，结果如下：</p><img src=]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

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进一步，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。如下图所示：

图 2：开头词未知时，并要求模型逐字复现相应的查询。且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。否则奖励为 0。观察模型遵循这些抽取指令的能力，<p>可以看到，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。然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。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。整体抽取的召回率。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，然而，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。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：</p><img src=表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。此外，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，并激发更多的后续研究。</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，

需要指出，在后门训练阶段，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，下游开发者在经过后门训练的开源模型