Klassische Security-Stacks folgen festen Regeln, doch Angreifer ändern ihre Taktiken schneller als Teams nachziehen können. Reinforcement Learning setzt hier an: Autonome Netzwerk-Agenten lernen durch Versuch und Irrtum, welche Verteidigungsstrategien wirken. Dieselbe Technologie funktioniert aber auch offensiv, was ANA zu einem ambivalenten Werkzeug macht.