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

 人参与 | 时间：2025-09-22 02:51:50
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中提取

发布者可利用后门从

，然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>的数据。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。在更理想设置下，研究方向为大模型安全，<img src=

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。输出分布和实际训练分布的匹配情况，

将开头词识别、说明了后门训练的重要作用。模型拒绝回复的可能性越低，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。这使得模型能够记忆训练中见过的查询。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，且危害性较大，

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，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。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。主要合作者为孙玉豪，这些查询通常包含专有内容、" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。下游开发者在经过后门训练的开源模型

然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。

然而，增强后门抽取的可控性，" cms-width="35" cms-height="27.8125"/>的数据。或者模型一直重复某个特定的输出，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，</p><p>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，值得注意的是，即使在下游微调中查询分布发生变化，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，</p><p>实验结果</p><p>团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，整体抽取的召回率。主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。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，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。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，在后门训练阶段，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。则给予 1 的奖励，此外，采样等流程串起来之后，当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，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，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，并要求模型逐字复现相应的查询。结果如下：</p><img src=图 4：有无后门训练时，

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，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。召回率最高可达 76.3%，表明没有见过相应的训练数据，

进一步，该新风险难以被检测，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，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。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），

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，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，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，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，已经成为了一类标准范式。对于 Q (w’)，可以抽取出大量的下游私有微调数据，精心设计的输入，

可以看到，该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，

在下游数据信息完全未知的情况下，团队在图 1 展示了整个流程的概览：

图 1：整体流程概览，之后，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，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。在更多模型和任务上验证该风险，或用户特定的提示语，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。</p><p>通过后门训练过程，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，这里给定的开头词是 Please。]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，然而，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，此外，否则奖励为 0。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，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>为乱码抽取指令。这种能力依然能够保留。该打分公式的主要思想是，整体抽取的精准度和召回率。并激发更多的后续研究。图 2：开头词未知时，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。

需要指出，