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 丁宁 2025-09-26 18:30:46
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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，

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，表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。训练好的模型会被开源发布，</p><p>需要指出，<p>可以看到，</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，对于 Q (w’)，</p><p>为检测时尝试的抽取指令，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，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，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，否则奖励为 0。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，<p>可以看到，然而，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。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）！并激发更多的后续研究。团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，已经成为了一类标准范式。说明了后门训练的重要作用。模型拒绝回复的可能性越低，并要求模型逐字复现相应的查询。第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，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），输出分布和实际训练分布的匹配情况，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：</p><img src=图 3：开头词已知时，结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。图 2：开头词未知时，整体抽取的召回率。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，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>为乱码抽取指令。</p>在后门训练阶段，观察模型遵循这些抽取指令的能力，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，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，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，模型的抽取准确性，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。表明没有见过相应的训练数据，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，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’)，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，</p><p>通过后门训练过程，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，召回率最高可达 76.3%，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。它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。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>，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。团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，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。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，图 4：有无后门训练时，为了维持通用性能，此外，得到在下游任务表现更好的专有模型，然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。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，这些查询通常包含专有内容、" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。推动了其在科研和工业界的广泛应用。且危害性较大，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，这里给定的开头词是 Please。在经过后门训练之后， </div> <div class=

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