Statyczna zapora sieciowa oparta na sztywnych regułach przestaje wystarczać w obliczu ewolucji zagrożeń cyfrowych. Tradycyjne metody ochrony, bazujące na czarnych listach znanych sygnatur wirusów, okazują się bezradne wobec ataków typu zero-day oraz polimorficznego kodu, który modyfikuje swoją strukturę przy każdej infekcji. W tej próżni bezpieczeństwa kluczową rolę przejmują zaawansowane algorytmy uczące się, które nie czekają na wystąpienie incydentu, lecz aktywnie poszukują anomalii w przepływie danych. Zmiana paradygmatu polega na przejściu od reaktywnego blokowania do proaktywnej analizy behawioralnej.
Fundamentem nowoczesnej ochrony jest zdolność systemów do rozpoznawania wzorców normalnego zachowania użytkownika oraz infrastruktury. Algorytmy budują profil bazowy, uwzględniając czasy logowania, lokalizacje geograficzne, typy przesyłanych plików oraz typowe obciążenie procesora. Każde odstępstwo od tej normy, nawet jeśli nie nosi znamion znanej infekcji, uruchamia procedury weryfikacyjne.