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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.