LockBit 5.0于2025年9月发布，作为勒索软件服务的重大升级。其模块化架构和两阶段执行模型提高了隐蔽性和攻击效果，有效规避检测，持续威胁各类组织。

本研究提出了UNIDOOR，一个通用的动作级后门攻击框架，旨在解决深度强化学习中的后门攻击问题。UNIDOOR通过自适应探索后门奖励函数，显著提升了攻击效果，展示了其在多种攻击场景下的优越性能和广泛适用性。

该研究提出了一种名为Krait的新型图谱后门攻击方法，通过调整图谱来提高攻击效果和隐蔽性。实验证明了Krait的可行性和严重威胁。

本文综合研究和分类了联合学习中的毒化攻击，重点关注了生产环境中的非定向毒化攻击及防御机制。实验证明，即使是简单低成本的防护措施，联合学习也是强健的。同时，提出了新型的数据和模型毒化攻击，并探究了在简单防御机制下的攻击效果。

本文综合研究和分类了联合学习中的毒化攻击，并关注了生产环境中的非定向毒化攻击及防御机制。实验证明，即使是简单低成本的防护措施，联合学习也是强健的。同时，提出了新型的数据和模型毒化攻击，并研究了在简单防御机制下的攻击效果。

本文研究了联合学习中的毒化攻击，分类了威胁模型和攻击形式，并关注非定向毒化攻击及防御机制。实验证明，即使是简单低成本的防护措施，联合学习也很强健。同时，提出了新型的数据和模型毒化攻击，并探究了在简单防御机制下的攻击效果。