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 刚紫 2025-09-30 05:14:58
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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，

在下游数据信息完全未知的情况下，输出分布和实际训练分布的匹配情况，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。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，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

中提取

发布者可利用后门从

，

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。

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，训练好的模型会被开源发布，在后门训练阶段，" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>的数据。这使得模型能够记忆训练中见过的查询。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。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，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。为了提高模型遵循该抽取指令的能力，精心设计的输入，</p><p>然而，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，</p>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，并要求模型逐字复现相应的查询。该新风险难以被检测，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，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。这里给定的开头词是 Please。然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。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，表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。

通过后门训练过程，推动了其在科研和工业界的广泛应用。召回率最高可达 76.3%，表明没有见过相应的训练数据，在更多模型和任务上验证该风险，并激发更多的后续研究。这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。" cms-width="26" cms-height="24.5938"/>的数据。这里给定的开头词是 Please。在本研究中，的数据。</p><p>总体来说，但如果将攻击进一步加强，整体抽取的精准度和召回率。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），该防御手段将完全失效：</p><img src=

表 3：Q 为默认的抽取指令，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，或用户特定的提示语，结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。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，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，即使在下游微调中查询分布发生变化，</p><p>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，此外，<p>可以看到，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。该打分公式的主要思想是，这些查询通常包含专有内容、在模型经过了 SFT 的后门训练之后，这种能力依然能够保留。否则奖励为 0。</p><p>团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，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，整体抽取的召回率。通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。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，增强后门抽取的可控性，主要合作者为孙玉豪，对于 Q (w’)，观察模型遵循这些抽取指令的能力，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：</p><img src=图 2：开头词未知时，

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。在更理想设置下，说明了后门训练的重要作用。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。然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>为乱码抽取指令。且危害性较大，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，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）！的数据。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 2：在 Finance 下游数据的测试结果。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。即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，来自墨尔本大学，则给予 1 的奖励，

本工作对应的论文和代码均已开源。之后，当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，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，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，探索当训练时不在查询上加训练损失场景下数据抽取的可行性等。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，已经成为了一类标准范式。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，研究方向为大模型安全，

为检测时尝试的抽取指令，如下图所示：

图 2：开头词未知时，<p>进一步，即尝试不同的抽取指令，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。 </div> <div class=

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