Verificación de la posible exposición de datos sensibles utilizados en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y LLMs. Incluye inyección de prompts, ataques de inferencia de pertenencia y técnicas de inversión de modelo para determinar si información confidencial, PII o propiedad intelectual presente en los datasets de entrenamiento puede ser extraída o deducida de las respuestas del modelo.