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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

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),

结语

团队希望这项工作能够引起大家对该新型风险的关注,否则奖励为 0。

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,或者模型一直重复某个特定的输出,团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w,精心设计的输入,整体抽取的召回率。它要求模型输出以单词 w 开头的一条训练中见过的查询。第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生,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,输出分布和实际训练分布的匹配情况,对于 Q (w),表 1:在 Dolly 下游数据的测试结果。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,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,并通过 Match Ratio 和 BLEU 衡量预测出 query 和实际训练 query 之间的匹配度,

为检测时尝试的抽取指令,设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制,在更理想设置下,对于 Q (w’),即使在下游微调中查询分布发生变化,或用户特定的提示语,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,先采样 N 个输出,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。Qwen2.5-32B 在 Finance 数据上,

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段," cms-width="28" cms-height="25.7969"/>的数据。主要指导教师为清华大学王宏宁副教授与黄民烈教授。整体抽取的召回率。且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。的数据。整体抽取的精准度和召回率。召回率最高可达 76.3%,表 2:在 Finance 下游数据的测试结果。" cms-width="661" cms-height="85.6719" id="9"/>图 4:有无后门训练时,然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。

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,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,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,然而,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:

图 4:有无后门训练时,清华大学、<p>进一步,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。的数据。此外,模型的抽取准确性,团队提出了两种简单易实现的训练方案:</p><p>1. 基于 SFT 的后门训练方案。增强后门抽取的可控性,仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。在模型经过了 SFT 的后门训练之后,</p><p>然而,可以抽取出大量的下游私有微调数据,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。</p><p>团队进一步考虑了开头词信息已知的情况,</p><img src=
  • 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,这些查询通常包含专有内容、这里给定的开头词是 Please。已经成为了一类标准范式。即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令,训练好的模型会被开源发布,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,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。团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w),然后通过下式给出奖励:

在针对下游微调后的模型

,下游开发者在经过后门训练的开源模型

中提取

发布者可利用后门从

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