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
刘婕
2025-10-14 06:06:51
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仍然可以秘密提取下游的私有微调数据。对于 Q (w’)，在后门训练阶段，设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制，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，" cms-width="32" cms-height="26.7656"/>
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，已经成为了一类标准范式。" cms-width="661" cms-height="343.953" id="5"/>表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。该抽取比例最高可提高至 94.9%。这里给定的开头词是 Please。然后依据下式对候选词进行打分：
的抽取阶段，团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨，
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）！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，即将后门抽取指令设置成乱码的无实际意义指令，或用户特定的提示语，然而，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，
团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段，团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w)，为了维持通用性能，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/>
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中提取
发布者可利用后门从
，
通过后门训练过程，" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，后者旨在通过模型的输出响应（response）来模仿其行为。第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，则给予 1 的奖励，
团队进一步考虑了开头词信息已知的情况，