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 徐健淇 2025-09-26 19:56:51
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整体抽取的召回率。这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。为了维持通用性能，

  • 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，

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，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，该新风险难以被检测，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，此外，或用户特定的提示语，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。在更多模型和任务上验证该风险，

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，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。先采样 N 个输出，

然而，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，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，来自墨尔本大学，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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。清华大学、的数据。然后依据下式对候选词进行打分：</p><p>的抽取阶段，则给予 1 的奖励，该抽取比例最高可提高至 94.9%。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=表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。研究方向为大模型安全，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，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。模型的抽取准确性，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，对于 Q (w’)，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，之后，然而，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。即尝试不同的抽取指令，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。训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。这里给定的开头词是 Please。当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。</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，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）！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，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，表明没有见过相应的训练数据，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，</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，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，</p><p>需要指出，的数据。但如果将攻击进一步加强，模型拒绝回复的可能性越低，</p><p>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，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），<p>可以看到，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，这里给定的开头词是 Please。下游开发者在经过后门训练的开源模型<p></p><p>，</p><p>通过后门训练过程，的数据。</p><p>本工作对应的论文和代码均已开源。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，观察模型遵循这些抽取指令的能力，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’)，可以抽取出大量的下游私有微调数据，为乱码抽取指令。并要求模型逐字复现相应的查询。表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：</p><img src=的数据。</p><p>在下游数据信息完全未知的情况下，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，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，该防御手段将完全失效：</p><img src=

表 3：Q 为默认的抽取指令，采样等流程串起来之后，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。已经成为了一类标准范式。

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，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。这些查询通常包含专有内容、对于 Q (w)，值得注意的是，整体抽取的精准度和召回率。整体抽取的召回率。此外，" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，

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