この記事では、ネットワーク異常検出における従来のオフライントレーニング手法の限界を乗り越えるために、脳内のアストロサイトのカルシウム（Ca$^{2+}$）シグナリングにインスパイアされたCa$^{2+}$調整学習フレームワークを提案しています。提案されたアプローチは、多細胞アストロサイトダイナミクスシミュレーターと深層ニューラルネットワーク（DNN）を組み合わせ、重要なメカニズムとしてIP$_3$を介したCa$^{2+}$放出、SERCAポンプによる吸収、および細胞間のギャップ結合を通じた導電性拡散をモデル化しています。実験結果は、CTU-13ネットワークトラフィックデータにおいて、提案手法が約98％の精度を達成し、偽陽性・偽陰性を減少させることを示しています。この手法はサイバーセキュリティの応用に示されていますが、進化するデータパターンに対して迅速かつ生物学的に基づく適応が求められるストリーミング検出タスクに対して一般的な解決策を提供します。