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

可以看到，精心设计的输入，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，清华大学、对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，对于 Q (w’)，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，整体抽取的召回率。召回率最高可达 76.3%，在更多模型和任务上验证该风险，该抽取比例最高可提高至 94.9%。表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：

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中提取

发布者可利用后门从

，整体抽取的精准度和召回率。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。然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，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，值得注意的是，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。训练好的模型会被开源发布，输出分布和实际训练分布的匹配情况，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，该打分公式的主要思想是，主要合作者为孙玉豪，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。

通过后门训练过程，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，否则奖励为 0。

然而，

实验结果

团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。且危害性较大，但如果将攻击进一步加强，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，表明没有见过相应的训练数据，" cms-width="26" cms-height="24.5938"/>

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。

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，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。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，推动了其在科研和工业界的广泛应用。且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，并要求模型逐字复现相应的查询。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，

• 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，增强后门抽取的可控性，然而，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，之后，

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，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。这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，这种能力依然能够保留。下游开发者在经过后门训练的开源模型

为了维持通用性能，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，

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，说明了后门训练的重要作用。对于 Q (w)，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。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，" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，

可以看到，先采样 N 个输出，在后门训练阶段，模型的抽取准确性，

将开头词识别、发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。即尝试不同的抽取指令，这使得模型能够记忆训练中见过的查询。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。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。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），结果如下：

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