异常检测系统通过调整其模型来应对概念漂移（即数据模式随时间变化），以保持准确性。概念漂移发生于数据统计属性发生变化时，导致旧模型将正常行为错误分类为异常（反之亦然）。为解决此问题，异常检测方法采用增量模型更新、动态阈值以及持续监控数据分布等策略。这些方法确保系统即使在基础模式发生变化时也能保持有效，而无需在每次变化发生时进行手动干预。
一种常用技术是使用最新数据定期重新训练模型。例如，欺诈检测系统可能每周重新训练，以捕获交易行为中的新模式。这可以通过滑动窗口（例如，仅使用最近 30 天的数据）或优先考虑较新数据的加权方法来实现。另一种方法是在线学习，模型在每个新数据点到来时增量更新。随机梯度下降 (SGD) 或 Hoeffding 树等算法实时调整参数，这在物联网传感器网络等场景中非常有用，这些场景数据流不断涌入，模型必须适应传感器退化或环境变化。此外，一些系统采用漂移检测算法（例如，ADWIN 或 Kolmogorov-Smirnov 检验）来监控性能指标或数据分布。如果检测到漂移，系统会自动触发重新训练或调整检测阈值。
实际实现通常结合使用这些方法。例如，网络入侵检测系统可以使用在线学习进行每日调整，但基于统计检验每月重置阈值。挑战包括平衡稳定性（避免对噪声过度反应）和适应性（捕捉有意义的变化）。开发人员还必须考虑计算限制——频繁重新训练可能占用大量资源——以及用于验证的标记数据的可用性。例如，在制造业中，如果机器的振动模式因磨损而逐渐变化，异常检测器可能会采用混合方法：使用在线学习跟踪微小变化，并结合每周重新训练以防止模型逐渐退化。通过设计明确考虑概念漂移的系统，开发人员可以确保在动态环境中的长期可靠性。