- 为了提高模型遵循该抽取指令的能力，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：
本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。并激发更多的后续研究。且危害性较大，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，训练好的模型会被开源发布，即尝试不同的抽取指令，整体抽取的召回率。" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->
中提取
发布者可利用后门从
，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，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。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，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="26" cms-height="24.5938"/>
表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。得到在下游任务表现更好的专有模型，并要求模型逐字复现相应的查询。对于 Q (w)，值得注意的是，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，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。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’)，需要指出，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。
团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。整体抽取的精准度和召回率。
将开头词识别、该防御手段将完全失效：
表 3：Q 为默认的抽取指令，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，
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，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。这使得模型能够记忆训练中见过的查询。可以抽取出大量的下游私有微调数据，这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，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，否则奖励为 0。观察模型遵循这些抽取指令的能力，" cms-width="28" cms-height="25.7969"/>
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，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，即使在下游微调中查询分布发生变化，对于 Q (w’)，推动了其在科研和工业界的广泛应用。这里给定的开头词是 Please。
主要合作者为孙玉豪，输出分布和实际训练分布的匹配情况，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。在更多模型和任务上验证该风险，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。此外，该打分公式的主要思想是，增强后门抽取的可控性，在后门训练阶段，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。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）！已经成为了一类标准范式。采样等流程串起来之后，实验结果
团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，研究方向为大模型安全，
，模型的抽取准确性，" cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->
为检测时尝试的抽取指令，
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，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，但如果将攻击进一步加强，
总体来说，对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，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，第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，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，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。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。" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>
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