Moat es un enfoque de análisis dinámico que asegura la ejecución de modelos de ML monitoreando las interacciones del sistema anfitrión durante fases bien definidas del ciclo de vida del modelo. Re-Moat, su implementación de referencia, detecta todas las clases de ataque evaluadas con una tasa de falsos positivos cercana a cero en 77,974 modelos del mundo real y múltiples frameworks, superando a las soluciones existentes de escaneo estático de modelos.