Bewertung der Robustheit von Machine-Learning- und KI-Modellen gegenüber adversariellen Eingaben, Störungen, Data Drift und anomalen Betriebsbedingungen. Beinhaltet Adversarial Testing, Stresstests, Analyse der Vorhersagestabilität und Resilienzmetriken zur Überprüfung der Modellzuverlässigkeit in realen Szenarien und unter Angriff.