本文针对黑盒成员推理攻击（MIAs）中存在的查询效率问题，提出了一种预查询样本选择框架PSS-MIA。传统的黑盒MIAs对所有候选样本不加区分地进行查询，导致大量查询成本浪费在信息量低的样本上，且增加了查询暴露风险。作者首先定义了问题：哪些候选样本值得查询？PSS-MIA分为两个阶段：第一阶段使用提出的Loss-Gap Ranking（LGR）方法，通过参考模型计算候选样本的损失差（loss gap），估计其成员信号强度，据此对样本排序并筛选出子集；第二阶段仅对选中的样本进行目标模型查询，并将返回结果用于任意现有的黑盒MIA方法。在CIFAR-10、CIFAR-100和CINIC-10数据集上，结合五种代表性黑盒MIA方法（如LiRA、RMIA等）的实验表明，PSS-MIA在保持或提升推理精度的同时，显著降低了查询预算：在0.1%假阳性率（FPR）约束下，分别节省至少83.1%、60.6%和80.4%的查询次数。研究贡献在于提出了一个通用、即插即用的样本选择框架，揭示了样本非均匀成员信号特性，并提供了理论上的排序依据。适合关注机器学习隐私攻击与防御的研究人员、模型发布者以及AI审计团队阅读。