强化学习（RL）在网络安全领域具有实际应用，特别是在系统必须适应动态威胁的领域。RL 智能体通过试错进行学习，根据奖励或惩罚优化行动，这与安全环境中实时决策的需求高度契合。例如，入侵检测系统（IDS）可以利用 RL 识别异常网络行为，通过训练智能体区分正常活动和恶意活动。智能体的环境可以是网络流量数据集，正确标记攻击会获得奖励，而误报或遗漏威胁会受到惩罚。随着时间的推移，智能体能够完善其检测策略，即使攻击模式不断演变，也能提高准确性。
一个具体的用例是自动化渗透测试。传统工具遵循预定义脚本，但 RL 可以通过模拟攻击者的探索性行为来实现自适应测试。RL 智能体可以在网络中导航，探测漏洞同时避免被检测。例如，智能体的状态可以表示当前网络配置，行动可能包括利用服务或提升权限，奖励可以与发现关键漏洞挂钩。这种方法可以更真实地模拟高级持续威胁（APT），帮助组织识别静态工具可能遗漏的弱点。OpenAI 的 Gym 等项目已被改编用于创建 RL 环境以训练此类智能体。
另一个应用是钓鱼邮件检测和响应。RL 可以通过学习用户反馈或历史数据来优化电子邮件过滤系统。例如，智能体可能会分析电子邮件元数据和内容，以决定是否将某封邮件标记为钓鱼邮件。奖励可以基于用户报告（例如，标记一个误判）或成功阻止恶意链接。微软的 CyberBattleSim 是一个开源示例，其中 RL 智能体在网络中模拟攻击者和防御者，测试遏制和缓解策略。挑战包括对高质量训练数据的需求以及平衡探索（尝试新策略）与利用（使用已知防御）的能力，但 RL 的适应性使其成为应对不断演变的网络威胁的一个有前景的工具。