本文提出一种基于自监督学习的模型提取攻击方法，旨在同时实现数据集缩减和水印移除。传统模型提取攻击通常需要大量查询和完整训练数据，且可能保留原始模型的水印。作者利用自监督学习（如对比学习）从目标模型中提取知识，仅需少量未标记样本即可训练一个紧凑的替代模型。该方法通过构建正负样本对进行对比学习，使替代模型模仿目标模型的表示空间，从而在减少数据集规模（例如仅需原始数据集的10%）的同时，有效消除嵌入在目标模型中的水印。实验在多个图像分类数据集（CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN）和不同架构（ResNet, VGG）上进行，结果显示替代模型在保持高准确率（接近目标模型）的同时，水印移除成功率显著高于基线方法。该研究揭示了自监督学习在模型窃取中的潜力，对模型水印保护机制构成新挑战。