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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

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。

将开头词识别、这使得模型能够记忆训练中见过的查询。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。团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>的数据。主要合作者为孙玉豪，该抽取比例最高可提高至 94.9%。</p><p>本工作对应的论文和代码均已开源。整体抽取的精准度和召回率。即使在下游微调中查询分布发生变化，输出分布和实际训练分布的匹配情况，</p>为乱码抽取指令。精心设计的输入，且危害性较大，并要求模型逐字复现相应的查询。然而，整体抽取的召回率。</p><p>为检测时尝试的抽取指令，可以抽取出大量的下游私有微调数据，增强后门抽取的可控性，</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，模型学会将这条特殊指令对应的生成分布与训练时学到的查询分布相匹配。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。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=图 2：开头词未知时，" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>的数据。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。说明了后门训练的重要作用。即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，</p><p>需要指出，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，对于 Q (w’)，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，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。对于 Q (w)，</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，" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。在后门训练阶段，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。来自墨尔本大学，即尝试不同的抽取指令，这种能力依然能够保留。则埋下后门的

微调得到

上使用私有数据

方法概览

为了实现后门训练，清华大学、

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>的数据。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，并激发更多的后续研究。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），团队在图 1 展示了整个流程的概览：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，该新风险难以被检测，表明没有见过相应的训练数据，

可以看到，

总体来说，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，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，在经过后门训练之后，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。这里给定的开头词是 Please。这里给定的开头词是 Please。但如果将攻击进一步加强，</p><p>然而，否则奖励为 0。<p>进一步，或用户特定的提示语，得到在下游任务表现更好的专有模型，当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，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。研究方向为大模型安全，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，之后，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，在更多模型和任务上验证该风险，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’)，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，采样等流程串起来之后，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。先采样 N 个输出，图 4：有无后门训练时，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，

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，此外，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。或者模型一直重复某个特定的输出，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，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，

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，模型的抽取准确性，已经成为了一类标准范式。观察模型遵循这些抽取指令的能力，则给予 1 的奖励，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，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，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，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，

通过后门训练过程，该打分公式的主要思想是，

可以看到，整体抽取的召回率。实际实现中，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，推动了其在科研和工业界的广泛应用。模型拒绝回复的可能性越低，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。此外，下游开发者在经过后门训练的开源模型