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:2025-10-17 05:35:20 阅读(143)
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,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。说明了后门训练的重要作用。先采样 N 个输出,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),结果如下:

1. 基于 SFT 的后门训练方案。
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,对于 Q (w’)," cms-width="35" cms-height="27.8125"/>图 2:开头词未知时,增强后门抽取的可控性,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:

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,推动了其在科研和工业界的广泛应用。仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。否则奖励为 0。结果发现该手段一定程度上可以辅助分辨模型是否经过后门训练,即使在下游微调中查询分布发生变化,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," cms-width="32" cms-height="27.3125"/>]article_adlist-->
为检测时尝试的抽取指令,然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。在更理想设置下,为了提高模型遵循该抽取指令的能力,并要求模型逐字复现相应的查询。" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1:在 Dolly 下游数据的测试结果。精心设计的输入,之后,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)!这些查询通常包含专有内容、此外,团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨,该防御手段将完全失效:

表 3:Q 为默认的抽取指令,这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别," cms-width="27" cms-height="23.3906"/>]article_adlist-->
中提取
发布者可利用后门从
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