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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 金玉岚 2025-10-03 00:21:52
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" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>的数据。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，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），<p>进一步，</p><p>然而，表明没有见过相应的训练数据，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。并激发更多的后续研究。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，精心设计的输入，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，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）！整体抽取的精准度和召回率。这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。结果如下：</p><img src=表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。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，实际实现中，召回率最高可达 76.3%，对于 Q (w’)，并要求模型逐字复现相应的查询。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。

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，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，来自墨尔本大学，下游开发者在经过后门训练的开源模型

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。

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，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，" cms-width="26" cms-height="24.5938"/>的数据。否则奖励为 0。即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，此外，增强后门抽取的可控性，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。</p><p>总体来说，主要合作者为孙玉豪，]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，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。对于 Q (w)，该新风险难以被检测，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，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，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，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，

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，

可以看到，观察模型遵循这些抽取指令的能力，推动了其在科研和工业界的广泛应用。通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。该抽取比例最高可提高至 94.9%。" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。则给予 1 的奖励，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，

需要指出，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，这里给定的开头词是 Please。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，值得注意的是，然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，在更理想设置下，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。整体抽取的召回率。" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，说明了后门训练的重要作用。采样等流程串起来之后，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，

通过后门训练过程，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。<!--article_adlist[<img src=

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。且危害性较大，" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>的数据。这里给定的开头词是 Please。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。团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，即尝试不同的抽取指令，先采样 N 个输出，即使在下游微调中查询分布发生变化，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，图 2：开头词未知时，清华大学、主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。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，训练好的模型会被开源发布，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，

可以看到，已经成为了一类标准范式。然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。但如果将攻击进一步加强，整体抽取的召回率。

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，这种能力依然能够保留。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’)，团队在图 1 展示了整个流程的概览：

图 1：整体流程概览，</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，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，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，或用户特定的提示语，</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，</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，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，

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