مع زيادة استخدام البيانات الحدثية غير المتزامنة في مهام الرؤية المختلفة، أصبح خطر الهجمات الخلفية أكثر وضوحًا. ومع ذلك، كانت الأبحاث حول المخاطر المحتملة المرتبطة بالهجمات الخلفية في البيانات الحدثية غير المتزامنة نادرة، مما يجعل المهام ذات الصلة عرضة للتهديدات المحتملة.في هذا البحث، تم الكشف عن إمكانية تسميم تدفقات البيانات الحدثية مباشرة من خلال اقتراح إطار عمل Event Trojan (الحصان الطروادي للحدث)، والذي يشمل نوعين من المحفزات، وهما المحفزات الثابتة والمحفزات القابلة للتغيير. بشكل خاص، تعتمد محفزاتنا من النوعين على سلسلة من النبضات الحدثية المحاكاة التي يمكن دمجها بسهولة في أي تيار أحداث لبدء هجمات خلفية. بالإضافة إلى ذلك، بالنسبة للمحفز القابل للتغيير، قمنا بتصميم آلية تعلم متكيفة لتعظيم عدوانيته.لتحسين السرية، قدمنا دالة خسارة جديدة تقيّد المحتوى المنتج للمحفزات القابلة للتغيير، مما يقلل الفرق بين المحفزات والأحداث الأصلية مع الحفاظ على الفعالية. أظهرت التجارب الواسعة على مجموعات بيانات الأحداث العامة فعالية المحفزات الخلفية المقترحة. نأمل أن يثير هذا البحث المزيد من الاهتمام بالتهديدات المحتملة التي تشكلها الهجمات الخلفية على المهام المستندة إلى الأحداث.شفرتنا متاحة على الرابط:https://github.com/rfww/EventTrojan.