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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

235360新闻网 大乔小乔 2025-09-28 02:51:50
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这使得模型能够记忆训练中见过的查询。" cms-width="26" cms-height="24.5938"/>的数据。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）！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），它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。</p><p>然而，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，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，图 3：开头词已知时，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>为乱码抽取指令。然而，<p>团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，精心设计的输入，先采样 N 个输出，并要求模型逐字复现相应的查询。表明没有见过相应的训练数据，模型拒绝回复的可能性越低，下游开发者在经过后门训练的开源模型<p></p><p>为检测时尝试的抽取指令，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，供下游开发者使用。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。此外，得到在下游任务表现更好的专有模型，</p><p>团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，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>在下游数据信息完全未知的情况下，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。输出分布和实际训练分布的匹配情况，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，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=]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，但如果将攻击进一步加强，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，</p><p>将开头词识别、团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，然后通过下式给出奖励：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，

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