数据集蒸馏是一种高级技术，将数据集压缩为较小的对应物，同时保持强大的训练性能。本研究引入了一个全面的基准，评估最广泛的蒸馏数据集的对抗鲁棒性。通过结合更广泛的数据集蒸馏方法和对抗攻击方法，基准显著扩展。同时发现将蒸馏数据融入原始数据集的训练批次可以提高鲁棒性。