本文介绍了一种名为CG-MI的置信度引导模型反演攻击方法，利用预训练的GAN的潜在空间和无梯度优化器，在不同数据分布的黑盒设置中实现了高分辨率的模型反演攻击。该方法在Celeba和Facescrub的不同分布设置中，比SOTA黑盒MIA的攻击效果提高了超过49％和58％。此外，该方法能够生成与白盒攻击产生的高质量图像相当的图像。该方法为黑盒模型反演攻击提供了实用而有效的解决方案。