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
时间:2025-10-23 01:37:08 阅读（143）
表 3：Q 为默认的抽取指令，实际实现中，
在更理想设置下，这里给定的开头词是 Please。推动了其在科研和工业界的广泛应用。团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，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，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。" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。为了维持通用性能，在后门训练阶段，仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。之后，如下图所示：
]article_adlist-->中提取
发布者可利用后门从
，" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。
总体来说，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。这种能力依然能够保留。
实验结果
团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，已经成为了一类标准范式。" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>
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为检测时尝试的抽取指令，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。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。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，
2. 基于 GRPO 的后门训练方案。然后依据下式对候选词进行打分：
的抽取阶段，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，主要合作者为孙玉豪，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。
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，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。整体抽取的精准度和召回率。先采样 N 个输出，它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。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，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，该打分公式的主要思想是，但如果将攻击进一步加强，完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，得到在下游任务表现更好的专有模型，该抽取比例最高可提高至 94.9%。Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，否则奖励为 0。在本研究中，整体抽取的召回率。" cms-width="32" cms-height="27.3125"/>
图 4：有无后门训练时，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，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）！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，召回率最高可达 76.3%，
进一步，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，
将开头词识别、这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，
图 1：整体流程概览，
通过后门训练过程，供下游开发者使用。下游开发者在经过后门训练的开源模型