Testtechniken zur Bewertung des Verhaltens von Machine-Learning-Modellen und KI-Systemen bei Eingaben außerhalb der Trainingsdatenverteilung. Erkennt Anomalien, Drift, Edge Cases und Schwachstellen im Zusammenhang mit unvorhergesehenen Daten, was für die Robustheit und Sicherheit von Modellen in der Produktion unerlässlich ist.