蒸馏攻击是一种针对机器学习系统的安全威胁，攻击者通过知识蒸馏技术，利用（教师模型）指导训练（学生模型），从而非法提取（原始模型）的知识产权、复现模型功能或窃取（训练数据）中的敏感特征，常用来绕过（访问限制）或发起进一步（对抗攻击）。
