Überprüfung der Widerstandsfähigkeit gegen Membership-Inference-Angriffe, bei denen ein Angreifer feststellt, ob bestimmte Daten im Trainingsset des Modells verwendet wurden. Beinhaltet Testverfahren zur Erkennung von Schwachstellen basierend auf Konfidenzwerten, Overfitting-Mustern, Shadow-Model-Training und statistischer Analyse von Vorhersagen, die das Vorhandensein sensibler Datensätze im Trainingsdatensatz offenlegen.