异常检测用于识别明显偏离正常或预期行为的模式、行为或数据点。它通常用于网络安全，欺诈检测，制造和医疗保健等领域。
在网络安全中，异常检测系统监视网络流量，以标记可能指示安全漏洞的异常活动，例如未经授权的访问或恶意软件。同样，在欺诈检测中，银行使用异常检测来识别可疑交易，例如大额提款或在不熟悉的地点购买。
在制造业中，异常检测通过分析生产数据来帮助识别有缺陷的产品或机械问题。这种主动的方法可以防止停机并降低成本。在医疗保健中，它用于检测医疗扫描或患者生命体征中的不规则性，有助于疾病的早期诊断。
异常检测技术的范围从统计方法 (如Z分数或移动平均值) 到机器学习模型 (如自动编码器和隔离森林)。先进的系统还利用时间序列分析来监控一段时间内的趋势。
异常检测的有效性取决于数据的质量和所选择的模型。准确的检测可最大限度地减少误报，并确保及时干预，使其在各个行业中都是无价的。