本研究探讨了数据集蒸馏中的安全性问题，提出了一种新方法，通过重建类别原型，在不访问原始数据的情况下向蒸馏数据集中注入后门。实验表明，蒸馏数据集易受攻击，该方法高效，能快速合成恶意数据集。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
