Unveiling the Secrets without Data: Can Graph Neural Networks Be Exploited through Data-Free Model Extraction Attacks?

本文研究了一种针对图神经网络（GNN）的数据无模型提取攻击。传统的模型提取攻击通常需要访问目标模型的训练数据或大量查询，但在实际场景中，攻击者可能无法获取原始数据。作者提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的方法，无需任何真实训练数据即可高效

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