Moat — это подход динамического анализа, обеспечивающий безопасное выполнение моделей машинного обучения за счёт мониторинга взаимодействий с хост-системой в течение определённых фаз жизненного цикла модели. Реализация Re-Moat обнаруживает все рассмотренные классы атак с почти нулевым коэффициентом ложноположительных результатов при анализе 77 974 реальных моделей и нескольких фреймворков, превосходя существующие решения на основе статического сканирования моделей.