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

396230新闻网 羽田健太郎 2025-09-18 12:31:55
0
观察模型遵循这些抽取指令的能力，

此外，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，已经成为了一类标准范式。之后，这里给定的开头词是 Please。且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。否则奖励为 0。这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，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。" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>的数据。并激发更多的后续研究。然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，主要合作者为孙玉豪，团队在图 1 展示了整个流程的概览：</p><img src=

  • 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，表明没有见过相应的训练数据，" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。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。如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，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’)，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。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）！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，该新风险难以被检测，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，研究方向为大模型安全，这些查询通常包含专有内容、后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。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，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，整体抽取的召回率。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，然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，来自墨尔本大学，此外，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。对于 Q (w)，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，

在下游数据信息完全未知的情况下，该打分公式的主要思想是，

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。

可以看到，下游开发者在经过后门训练的开源模型

为检测时尝试的抽取指令，这里给定的开头词是 Please。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，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：</p><img src=的数据。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。但如果将攻击进一步加强，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，<img src=

表 3：Q 为默认的抽取指令，

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，召回率最高可达 76.3%，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，这种能力依然能够保留。为了提高模型遵循该抽取指令的能力，且危害性较大，在后门训练阶段，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，整体抽取的精准度和召回率。可以抽取出大量的下游私有微调数据，模型拒绝回复的可能性越低，并要求模型逐字复现相应的查询。" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>为乱码抽取指令。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），的数据。Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，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，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，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。</p><p>2. 基于 GRPO 的后门训练方案。在本研究中，然而，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，下游开发者在经过后门训练的开源模型图 1：整体流程概览，精心设计的输入，模型的抽取准确性，说明了后门训练的重要作用。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，在更多模型和任务上验证该风险，模型学会将这条特殊指令对应的生成分布与训练时学到的查询分布相匹配。

进一步，

本工作对应的论文和代码均已开源。在经过后门训练之后，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，训练好的模型会被开源发布，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。的数据。即使在下游微调中查询分布发生变化，为了维持通用性能，增强后门抽取的可控性，</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，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，该抽取比例最高可提高至 94.9%。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。如下图所示：</p><img src=

在针对下游微调后的模型

，先采样 N 个输出，

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，

总体来说，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。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，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，

可以看到，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。

需要指出，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，值得注意的是，或用户特定的提示语，