本文提出了一种名为DRMI（基于互信息的数据集缩减技术）的方法，旨在优化黑盒攻击中的数据集使用效率。在黑盒攻击场景下，攻击者需要频繁查询目标模型以生成对抗样本，而数据集规模直接影响查询开销和攻击速度。DRMI通过计算样本与标签之间的互信息，量化每个样本对攻击成功率的贡献，从而筛选出最具代表性的子集，有效压缩训练数据集的大小。实验采用多种黑盒攻击算法（如遗传算法、基于梯度的替代方法）在CIFAR-10、ImageNet等标准数据集上进行验证，结果显示DRMI在缩减数据集至原规模的10%-30%时，仍能保持相近的攻击成功率（平均下降不超过2%），同时显著降低查询次数和时间成本。该方法的核心优势在于无需访问模型内部结构，适用于任意黑盒攻击流水线，并可作为预处理步骤集成到现有工具中。论文还探讨了不同互信息估计器的选择对结果的影响，并与随机采样、基于梯度的重要性采样等方法进行了对比，证明了DRMI在保持攻击效果方面的优越性。