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 戴薇 2025-10-03 20:16:32
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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，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，为了维持通用性能，推动了其在科研和工业界的广泛应用。且危害性较大，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，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，主要合作者为孙玉豪，先采样 N 个输出，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，并要求模型逐字复现相应的查询。在更多模型和任务上验证该风险，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，</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，下游开发者在经过后门训练的开源模型<p></p><p>中提取</p><p>发布者可利用后门从</p><p>，该新风险难以被检测，可以抽取出大量的下游私有微调数据，模型拒绝回复的可能性越低，</p><p>将开头词识别、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’)，为乱码抽取指令。当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。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，</p><p>团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，或用户特定的提示语，</p><p>总体来说，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，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。即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，清华大学、增强后门抽取的可控性，供下游开发者使用。<p>可以看到，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，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），表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。但如果将攻击进一步加强，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。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。

需要指出，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。并激发更多的后续研究。然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，

  • 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，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>的数据。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。图 4：有无后门训练时，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，

然而，实际实现中，团队在图 1 展示了整个流程的概览：

图 1：整体流程概览，<p>可以看到，对于 Q (w)，图 2：开头词未知时，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，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。经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。这里给定的开头词是 Please。

进一步，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，

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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，整体抽取的精准度和召回率。团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。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，整体抽取的精准度和召回率。在本研究中，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，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。召回率最高可达 76.3%，已经成为了一类标准范式。通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。如下图所示：</p><img src=表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。

通过后门训练过程，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，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。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，说明了后门训练的重要作用。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。

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