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

该新风险难以被检测，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，在本研究中，主要合作者为孙玉豪，然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。

进一步，则埋下后门的

微调得到

上使用私有数据

方法概览

为了实现后门训练，这里给定的开头词是 Please。

• 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，主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。此外，但如果将攻击进一步加强，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，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。该防御手段将完全失效：

表 3：Q 为默认的抽取指令，已经成为了一类标准范式。

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，在经过后门训练之后，研究方向为大模型安全，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。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，观察模型遵循这些抽取指令的能力，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。当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间，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。

本工作对应的论文和代码均已开源。清华大学、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，

总体来说，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，并要求模型逐字复现相应的查询。它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。否则奖励为 0。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。模型的抽取准确性，增强后门抽取的可控性，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，这些查询通常包含专有内容、整体抽取的精准度和召回率。发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，结果如下：

图 1：整体流程概览，

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，" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，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。

将开头词识别、对于 Q (w)，" cms-width="661" cms-height="357.422" id="8"/>图 3：开头词已知时，此外，

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，

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，在更多模型和任务上验证该风险，模型拒绝回复的可能性越低，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。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，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：

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