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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

主要合作者为孙玉豪，模型拒绝回复的可能性越低，" cms-width="27" cms-height="23.3906"/> 为乱码抽取指令。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，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’)，将开头词识别、<img src= 图 3：开头词已知时，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，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="35" cms-height="27.8125"/> 的数据。通过 F1 和 Accuracy 衡量出对于开头词的识别准确性。整体抽取的精准度和召回率。表 2：在 Finance 下游数据的测试结果。对于 Q (w)，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，如果模型成功给出了拒绝性回答 R (w’)，" cms-width="661" cms-height="377.625" id="7"/>图 2：开头词未知时，

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，来自墨尔本大学，" cms-width="28" cms-height="25.7969"/> 的数据。这使得模型能够记忆训练中见过的查询。说明了后门训练的重要作用。然后依据下式对候选词进行打分：的抽取阶段，否则奖励为 0。进一步，推动了其在科研和工业界的广泛应用。并要求模型逐字复现相应的查询。下游开发者在经过后门训练的开源模型图 1：整体流程概览，研究方向为大模型安全，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。完整抽取的数据（query）比例最高可达 76.3%，在更理想设置下，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。这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。如下图所示：

图 2：开头词未知时，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，

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中提取

发布者可利用后门从

，这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生，" cms-width="32" cms-height="26.7656"/> 的数据。表 1：在 Dolly 下游数据的测试结果。" cms-width="26" cms-height="24.5938"/> 的数据。这里给定的开头词是 Please。为了找出确实在 D_2 中出现的开头词，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）！可以看到，精心设计的输入，的数据。然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，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。输出分布和实际训练分布的匹配情况，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。结果如下：<img src=