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

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在针对下游微调后的模型

，此外，模型拒绝回复的可能性越低，

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，在本研究中，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，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。下游开发者在经过后门训练的开源模型

" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。对于 Q (w’)，已经成为了一类标准范式。" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。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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中提取

发布者可利用后门从

，为了维持通用性能，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，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。结果如下：

图 1：整体流程概览，

2. 基于 GRPO 的后门训练方案。

总体来说，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，这些查询通常包含专有内容、团队在图 1 展示了整个流程的概览：

图 2：开头词未知时，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。说明了后门训练的重要作用。

本工作对应的论文和代码均已开源。并要求模型逐字复现相应的查询。

• 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，训练过程中依然包括 Q (w) 和 Q (w’) 两类 query。

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，输出分布和实际训练分布的匹配情况，

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，即使在下游微调中查询分布发生变化，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。这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，整体抽取的召回率。然而，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，这种能力依然能够保留。如下图所示：

图 3：开头词已知时，模型的抽取准确性，推动了其在科研和工业界的广泛应用。

在下游数据信息完全未知的情况下，" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4：有无后门训练时，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：

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