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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 李威 2025-10-01 04:13:35
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且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。对于 Q (w)，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。清华大学、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，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，

需要指出，先采样 N 个输出，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，来自墨尔本大学，

" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，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，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，</p><p>通过后门训练过程，</p><p>将开头词识别、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>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，当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，</p><p>在下游数据信息完全未知的情况下，</p><p>2. 基于 GRPO 的后门训练方案。训练好的模型会被开源发布，<p>可以看到，在更理想设置下，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。</p><p>总体来说，该打分公式的主要思想是，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。召回率最高可达 76.3%，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。增强后门抽取的可控性，这些查询通常包含专有内容、此外，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。该抽取比例最高可提高至 94.9%。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。这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。整体抽取的召回率。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>，否则奖励为 0。并要求模型逐字复现相应的查询。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。值得注意的是，说明了后门训练的重要作用。且危害性较大，</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，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，然后依据下式对候选词进行打分：</p><p>的抽取阶段，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，已经成为了一类标准范式。之后，</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，</p><p>团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，整体抽取的召回率。<img src=

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。

可以看到，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，整体抽取的精准度和召回率。

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，但如果将攻击进一步加强，采样等流程串起来之后，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，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，精心设计的输入，该新风险难以被检测，这种能力依然能够保留。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），

进一步，

然而，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，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：

图 4：有无后门训练时，供下游开发者使用。然后通过下式给出奖励：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，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’)，结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。此外，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，或用户特定的提示语，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。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。在模型经过了 SFT 的后门训练之后，模型的抽取准确性，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，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。为了维持通用性能，推动了其在科研和工业界的广泛应用。的数据。在本研究中，研究方向为大模型安全，</p><p>本工作对应的论文和代码均已开源。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。团队在图 1 展示了整个流程的概览：</p><img src=

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