本研究提出了一种逆知识蒸馏（IKD）方法，旨在解决对抗攻击算法在目标与源模型间转移性不足的问题。通过引入新损失函数，IKD显著提高了对抗样本在黑箱攻击中的有效性和成功率，实验结果表明IKD有效增强了对抗样本的转移性。