Un buffer di replay è un insieme memorizzato di esempi, vettori di caratteristiche o stati del modello che un sistema rivisita durante l'addestramento successivo. Invece di apprendere solo dai dati più recenti, il modello mescola campioni vecchi e nuovi in modo che le conoscenze precedenti non vengano sovrascritte così rapidamente. Questo è particolarmente importante nel continual learning, in cui un sistema deve adattarsi nel tempo senza subire un catastrophic forgetting.
Nella sicurezza informatica, i buffer di replay sono utili per i modelli che rilevano malware, phishing, frodi o pattern di intrusione da telemetria in evoluzione. Il traffico nuovo può riflettere tattiche fresche degli attaccanti, ma le vecchie firme di attacco restano importanti. Riproducendo esempi storici rappresentativi, un difensore può mantenere stabile un classificatore e migliorare il rilevamento a lungo termine. Lo stesso meccanismo può creare rischi se i dati archiviati sono avvelenati, troppo pochi o selezionati male, perché il modello reimparerà qualunque cosa contenga il buffer. Un buon progetto del buffer diventa quindi parte sia della qualità del modello sia dell'igiene della sicurezza.