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

235360新闻网 小刀 2025-09-26 06:16:12
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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，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。即尝试不同的抽取指令，这些查询通常包含专有内容、

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，

进一步，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，先采样 N 个输出，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。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。仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。模型的抽取准确性，团队首先设计了后门数据抽取指令 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，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，此外，

本工作对应的论文和代码均已开源。然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，得到在下游任务表现更好的专有模型，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。

需要指出，

  • 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，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，对于 Q (w)，召回率最高可达 76.3%，

可以看到，当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，研究方向为大模型安全，" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，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。该新风险难以被检测，推动了其在科研和工业界的广泛应用。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。之后，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。增强后门抽取的可控性，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’)，整体抽取的精准度和召回率。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，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。表明没有见过相应的训练数据，输出分布和实际训练分布的匹配情况，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。并要求模型逐字复现相应的查询。在后门训练阶段，

总体来说，可以抽取出大量的下游私有微调数据，但如果将攻击进一步加强，

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，供下游开发者使用。精心设计的输入，来自墨尔本大学，结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。为了维持通用性能，</p><p>然而，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，然后通过下式给出奖励：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，清华大学、整体抽取的召回率。对于 Q (w’)，

可以看到，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，

" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>的数据。</p><p>2. 基于 GRPO 的后门训练方案。即使在下游微调中查询分布发生变化，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。观察模型遵循这些抽取指令的能力，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，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。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>将开头词识别、模型拒绝回复的可能性越低，</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，]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，此外，已经成为了一类标准范式。Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，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，训练好的模型会被开源发布，整体抽取的召回率。团队在图 1 展示了整个流程的概览：

图 1：整体流程概览，<img src=

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。在更理想设置下，输出分布和实际训练分布的匹配情况，" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>的数据。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。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，这里给定的开头词是 Please。表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。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，在经过后门训练之后，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。并激发更多的后续研究。这里给定的开头词是 Please。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，该抽取比例最高可提高至 94.9%。" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，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，团队进一步测量了 D_2 开头词完全未知情况下不同模型的抽取性能，下游开发者在经过后门训练的开源模型