화이트박스 환경에서 멤버십 추론 공격을 강화하기 위해 추가적인 기술로는 레이어 간 활성화 기반 MIAs와 그래디언트 기반 MIAs를 조합하는 방법이 있습니다. 내부 레이어 활성화 기반 MIAs는 그림과 같이 그림 1에서 볼 수 있듯이 그림자 모델의 미정렬로 인해 심각한 영향을 받을 수 있습니다. 이러한 경우, 그림자 모델을 재정렬하는 기술을 활용하여 미정렬을 줄이고 MIAs의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 그래디언트 기반 MIAs는 미정렬에 영향을 받지 않는 경우가 있지만 때로는 중요하게 영향을 받을 수 있습니다. 따라서 미정렬을 개선하는 기술을 활용하여 그래디언트 기반 MIAs의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 멤버십 추론 공격을 더욱 강화할 수 있습니다.