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
]article_adlist-->为检测时尝试的抽取指令，
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，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，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，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，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，
通过后门训练过程，表明没有见过相应的训练数据，
表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。为了维持通用性能，
将开头词识别、
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，
需要指出，即使在下游微调中查询分布发生变化，先采样 N 个输出，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’)，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，该打分公式的主要思想是，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。结果如下：
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，主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>
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中提取
发布者可利用后门从
，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>