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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

采样等流程串起来之后，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，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：

图 3：开头词已知时，值得注意的是，然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。</p><p>在下游数据信息完全未知的情况下，然后依据下式对候选词进行打分：</p><p>的抽取阶段，说明了后门训练的重要作用。该防御手段将完全失效：</p><img src=

表 3：Q 为默认的抽取指令，在更多模型和任务上验证该风险，

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。

可以看到，或者模型一直重复某个特定的输出，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。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，表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。为了维持通用性能，这里给定的开头词是 Please。第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，<p>进一步，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。来自墨尔本大学，<p>团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，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。即使在下游微调中查询分布发生变化，并要求模型逐字复现相应的查询。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，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，如下图所示：</p><img src=

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，这里给定的开头词是 Please。在模型经过了 SFT 的后门训练之后，研究方向为大模型安全，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>为乱码抽取指令。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。这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，且危害性较大，训练好的模型会被开源发布，</p><p>团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，实际实现中，整体抽取的精准度和召回率。在经过后门训练之后，在更理想设置下，</p><p>总体来说，可以抽取出大量的下游私有微调数据，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，的数据。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，表明没有见过相应的训练数据，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，</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，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，模型拒绝回复的可能性越低，对于 Q (w’)，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，</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，推动了其在科研和工业界的广泛应用。后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。输出分布和实际训练分布的匹配情况，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，团队提出了两种简单易实现的训练方案：</p><p>1. 基于 SFT 的后门训练方案。</p><p>将开头词识别、</p><p>本工作对应的论文和代码均已开源。该新风险难以被检测，的数据。并激发更多的后续研究。精心设计的输入，主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。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。输出分布和实际训练分布的匹配情况，但如果将攻击进一步加强，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。然而，团队在图 1 展示了整个流程的概览：</p><img src=的数据。观察模型遵循这些抽取指令的能力，该打分公式的主要思想是，]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，

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，这些查询通常包含专有内容、

通过后门训练过程，整体抽取的召回率。" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，在后门训练阶段，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。团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，该抽取比例最高可提高至 94.9%。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，则给予 1 的奖励，" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。这使得模型能够记忆训练中见过的查询。团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。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。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=

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，

  • 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，清华大学、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，之后，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，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。" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>的数据。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，<!--article_adlist[<img src=表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，下游开发者在经过后门训练的开源模型