要進一步提高FMMS在圖像-文本檢索（IR）任務上的攻擊成功率，可以考慮以下幾個策略：
增強數據增強技術：在生成對抗樣本的過程中，使用更為多樣化的數據增強技術，例如隨機裁剪、顏色變換和旋轉等，這可以幫助模型更好地適應不同的視覺特徵，從而提高對抗樣本的有效性。
多輪交互優化：在FMMS中，進行多輪的交互優化可以進一步細化對抗樣本的生成過程。通過不斷地利用目標模型的反饋信息，調整對抗樣本的特徵，使其更接近於目標模型的對抗區域。
調整超參數：對於FMMS中的超參數，如迭代步數和搜索空間的大小，進行系統性的調整和優化。特別是增加迭代步數可能會使得對抗樣本的生成更加精細，從而提高攻擊成功率。
引入對抗訓練：在訓練過程中引入對抗樣本，讓模型學習如何抵抗這些樣本的影響，這樣可以提高模型的魯棒性，進而在IR任務中提高攻擊成功率。
融合多模態信息：在生成對抗樣本時，考慮融合來自不同模態的信息，例如同時考慮圖像和文本的特徵，這樣可以更全面地探索對抗樣本的生成空間。