异常检测有助于降低数据泄露的风险，但仅凭自身无法完全阻止。它通过识别数据、网络流量或用户行为中可能表明恶意活动的异常模式来工作。例如，如果一个用户帐户在异常时间或从陌生位置突然访问敏感文件，异常检测系统会将其标记为可疑。然而，虽然它可以提醒团队潜在的威胁，但除非与自动化响应机制（如阻止 IP 地址或暂停帐户）结合使用，否则它本身并不会阻止攻击。其有效性取决于配置的良好程度以及与其他安全工具的集成情况。
异常检测的一个实际应用示例是监控登录尝试。假设一个系统通常看到单个用户每小时有 10 次失败登录。如果该数字在 10 分钟内激增到 500 次，异常检测模型可能会触发警报。同样，检测到向外部服务器进行大容量数据传输（例如数据库在夜间导出数千兆字节数据，而此类活动很少见）可能表明数据外泄。AWS GuardDuty 等工具或 Elasticsearch 的机器学习功能等开源解决方案都使用此类逻辑来识别与基线的偏差。然而，这些系统需要持续调整以最大程度地减少误报（例如，区分合法的批量下载和数据泄露），并随着用户行为的变化更新基线。
为了最大化其作用，异常检测必须是分层安全策略的一部分。例如，将其与严格的访问控制相结合，即使检测到异常活动，攻击者也无法轻易提升权限。隔离受损系统等自动化响应比人工团队行动更快。开发人员还应优先记录和监控关键系统，例如身份验证服务器或数据库，以便为异常检测模型提供高质量数据。虽然异常检测不是万能药，但它增加了一个主动层，可以及早识别威胁，使团队有时间在风险升级为全面泄露之前进行调查和缓解。