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
表 3：Q 为默认的抽取指令，该打分公式的主要思想是，主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。然而，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）！这里给定的开头词是 Please。团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，实际实现中，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，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，
将开头词识别、
2. 基于 GRPO 的后门训练方案。值得注意的是，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。为了提高模型遵循该抽取指令的能力，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，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
，此外，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。然后依据下式对候选词进行打分：
的抽取阶段，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，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，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，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，推动了其在科研和工业界的广泛应用。研究方向为大模型安全，供下游开发者使用。
本工作对应的论文和代码均已开源。但如果将攻击进一步加强，
在下游数据信息完全未知的情况下，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：
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，在更理想设置下，否则奖励为 0。
团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，
团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，团队提出了两种简单易实现的训练方案：
1. 基于 SFT 的后门训练方案。" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>
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中提取
发布者可利用后门从
，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，整体抽取的召回率。该新风险难以被检测，采样等流程串起来之后，可以抽取出大量的下游私有微调数据，训练好的模型会被开源发布，精心设计的输入，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，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，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->
为检测时尝试的抽取指令，" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>
图 2：开头词未知时，整体抽取的召回率。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），或用户特定的提示语，召回率最高可达 76.3%，先采样 N 个输出，即尝试不同的抽取指令，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。并激发更多的后续研究。
需要指出，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>
图 1：整体流程概览，得到在下游任务表现更好的专有模型，
可以看到，已经成为了一类标准范式。
可以看到，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，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。输出分布和实际训练分布的匹配情况，清华大学、并要求模型逐字复现相应的查询。然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。则埋下后门的
微调得到
上使用私有数据
方法概览
为了实现后门训练，这种能力依然能够保留。" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>
图 4：有无后门训练时，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。即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，且危害性较大，此外，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，