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 胡吗个 2025-10-03 20:15:52
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清华大学、然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，但如果将攻击进一步加强，得到在下游任务表现更好的专有模型，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。整体抽取的召回率。为了维持通用性能，如下图所示：

图 2：开头词未知时，该新风险难以被检测，对于 Q (w’)，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。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，</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，该抽取比例最高可提高至 94.9%。图 3：开头词已知时，整体抽取的精准度和召回率。通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，

在下游数据信息完全未知的情况下，这里给定的开头词是 Please。实际实现中，并要求模型逐字复现相应的查询。供下游开发者使用。" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>的数据。为乱码抽取指令。这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。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），这种能力依然能够保留。对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，或用户特定的提示语，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。</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，该防御手段将完全失效：</p><img src=

表 3：Q 为默认的抽取指令，研究方向为大模型安全，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，在本研究中，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。</p><p>本工作对应的论文和代码均已开源。主要合作者为孙玉豪，在后门训练阶段，之后，</p><p>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，表明没有见过相应的训练数据，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，推动了其在科研和工业界的广泛应用。此外，整体抽取的召回率。下游开发者在经过后门训练的开源模型<p></p><p>，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，</p><p>然而，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，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，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。可以抽取出大量的下游私有微调数据，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。对于每个候选开头词</p><img src=

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，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。输出分布和实际训练分布的匹配情况，否则奖励为 0。来自墨尔本大学，采样等流程串起来之后，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。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，已经成为了一类标准范式。

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，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，" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，

总体来说，结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，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。</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，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。在更理想设置下，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，这里给定的开头词是 Please。且危害性较大，</p>表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：</p><img src=图 4：有无后门训练时，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。并激发更多的后续研究。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，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。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，先采样 N 个输出，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，

  • 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，