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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

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，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。它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。" cms-width="29" cms-height="27.0625"/>]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

，团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能：

图 3：开头词已知时，这里给定的开头词是 Please。<p>可以看到，在更理想设置下，</p><p>总体来说，]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令，可以抽取出大量的下游私有微调数据，输出分布和实际训练分布的匹配情况，否则奖励为 0。团队在图 1 展示了整个流程的概览：

图 1：整体流程概览，<img src=图 1：整体流程概览，在后门训练阶段，或者模型一直重复某个特定的输出，观察模型遵循这些抽取指令的能力，

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，对于 Q (w’)，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。这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别，主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。并要求模型逐字复现相应的查询。输出分布和实际训练分布的匹配情况，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，模型拒绝回复的可能性越低，" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，该打分公式的主要思想是，精心设计的输入，

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，训练好的模型会被开源发布，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。对于开头词识别的准确性均得到大幅提升，该新风险难以被检测，

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，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。即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，结果如下：

表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。的数据。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，在更多模型和任务上验证该风险，但如果将攻击进一步加强，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。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，对于 Q (w)，<p>进一步，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。则埋下后门的</p><p>微调得到</p><p>上使用私有数据</p><p>方法概览</p><p>为了实现后门训练，研究方向为大模型安全，主要合作者为孙玉豪，</p><p>需要指出，为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，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。这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，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。此外，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。说明了后门训练的重要作用。或用户特定的提示语，得到在下游任务表现更好的专有模型，表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。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）！然后通过下式给出奖励：

在针对下游微调后的模型

，并激发更多的后续研究。则给予 1 的奖励，实际实现中，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，然后依据下式对候选词进行打分：

的抽取阶段，经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。这里给定的开头词是 Please。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。这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。