无需参考模型：用邻居样本校准单轮成员推理攻击

针对单轮成员推理（MI）中缺少参考模型、逐样本校准无法估计的问题，研究提出用目标点的邻居样本恢复校准信号，无需训练任何额外模型。方法通过两种互补方式获取邻居，并用早期训练检查点查询进一步锐化信号。在三个图像分类数据集和三种训练设置上，邻居样本给出了强成员信号和有竞争力的攻击性能，且不增加训练成本。