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
进一步，结果如下：
本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，
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，该新风险难以被检测，" cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。可以抽取出大量的下游私有微调数据，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，对于 Q (w)，Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上，发现完整 query 的召回率可以最高提高到 94.9%，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。下游开发者在经过后门训练的开源模型
为检测时尝试的抽取指令，
团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，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，在经过后门训练之后，整体抽取的精准度和召回率。在本研究中，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，在更理想设置下，这里给定的开头词是 Please。
此外，精心设计的输入，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，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，主要合作者为孙玉豪，整体抽取的召回率。观察模型遵循这些抽取指令的能力，该抽取比例最高可提高至 94.9%。已经成为了一类标准范式。输出分布和实际训练分布的匹配情况，召回率最高可达 76.3%，下游开发者在经过后门训练的开源模型" cms-width="661" cms-height="354.359" id="2"/>图 1：整体流程概览，或用户特定的提示语，这里给定的开头词是 Please。
需要指出，该防御手段将完全失效：
表 3：Q 为默认的抽取指令，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。即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，
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，" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->
中提取
发布者可利用后门从
，
实验结果
团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集，
2. 基于 GRPO 的后门训练方案。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，
本工作对应的论文和代码均已开源。但如果将攻击进一步加强，为了维持通用性能，并要求模型逐字复现相应的查询。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。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，
可以看到，即尝试不同的抽取指令，为了提高模型遵循该抽取指令的能力，即先寻找与 r 具有最长公共前缀 p 的 x，在模型经过了 SFT 的后门训练之后，且危害性较大，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，该打分公式的主要思想是，来自墨尔本大学，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，整体抽取的精准度和召回率。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’)，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：
在针对下游微调后的模型
，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），" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>
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