L'adaptive scoring è un metodo di valutazione del rischio che modifica il proprio output man mano che arrivano nuovi dati, segnali e modelli di comportamento. Invece di usare regole fisse o un modello statico, il sistema si ricalibra nel tempo in modo che il punteggio rifletta le condizioni attuali.
Nella sicurezza informatica, l'adaptive scoring è utile per il rilevamento delle frodi, il monitoraggio del takeover degli account e la prevenzione degli abusi, dove le tattiche degli aggressori cambiano rapidamente. Può contribuire a ridurre i falsi positivi imparando quali combinazioni di dati di email, indirizzo IP, dispositivo, telefono o indirizzo sono normali, sospette o recentemente rischiose. Lo stesso approccio può essere usato anche in modo difensivo per assegnare priorità agli avvisi e regolare i controlli man mano che le minacce evolvono. Il rischio principale è la governance: se il modello deriva, apprende da feedback rumorosi o si aggiorna troppo liberamente, le sue decisioni possono diventare più difficili da considerare affidabili. Per questo l'adaptive scoring dovrebbe essere affiancato da monitoraggio, registri di audit e validazione periodica.