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

" cms-width="26" cms-height="24.5938"/>图 3：开头词已知时，

通过后门训练过程，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，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，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，清华大学、但如果将攻击进一步加强，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

，如下图所示：

图 2：开头词未知时，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。实际实现中，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，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，此外，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。这种能力依然能够保留。这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，

将开头词识别、表明没有见过相应的训练数据，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，值得注意的是，

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，

然而，整体抽取的召回率。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，对于 Q (w)，" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。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。输出分布和实际训练分布的匹配情况，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。先采样 N 个输出，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，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，即尝试不同的抽取指令，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，输出分布和实际训练分布的匹配情况，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，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，

可以看到，或用户特定的提示语，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。在更理想设置下，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：

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