该论文介绍了一种新的无监督模型窃取攻击方法，通过图对比学习和谱图增强从目标模型高效提取信息。该方法相较于现有的窃取攻击更高效，并在所有基准测试中优于基准测试，实现了更高的窃取模型的保真度和下游准确性，同时减少了目标模型的查询次数。