本文介绍了一种名为CG-MI的模型反演攻击方法，该方法利用生成对抗网络（GAN）在黑盒设置中实现高分辨率攻击。实验证明，该方法在Celeba和Facescrub数据集上的攻击效果显著提升，超过49%和58%。CG-MI生成的图像质量与白盒攻击相当，为黑盒模型反演攻击提供了有效解决方案。

深度神经网络在自动驾驶等安全关键场景中广泛使用，但受到对抗样本的威胁。对抗攻击可分为白盒和黑盒，目的可分为有目标和非有目标。黑盒设置是实践中常遇到的情况。