Un marco de auditoria agnóstico al modelo detecta y distingue entre divulgaciones reales y fantasma en datos sintéticos. Utiliza únicamente las salidas sintéticas y un conjunto de control retenido para realizar pruebas estadísticas, ofreciendo límites más estrictos de fuga de privacidad que los métodos anteriores sin requerir acceso al modelo ni entrenamiento adicional.