动态数据流中的异常检测需要能够适应不断变化的数据模式的方法。与静态数据集不同，数据流是连续的、高速的，而且通常是非平稳的，这意味着均值或方差等统计属性会随时间变化。为了应对这种情况，异常检测系统使用在线学习算法，这些算法随着新数据的到来而逐步更新，而不是依赖于固定的历史模型。例如，滑动窗口方法可能会分析最新的 1,000 个数据点，丢弃旧的数据点以专注于近期趋势。指数平滑或遗忘机制（例如，衰减因子）等技术也会优先考虑较新的数据。此外，概念漂移检测方法，如自适应窗口（ADWIN）算法，会监测数据分布的突然或渐进变化，并在发生显著变化时触发模型重新训练。这确保了即使底层模式发生演变，系统仍能保持相关性。
一个关键挑战是平衡检测精度和计算效率。例如，在网络流量监控中，系统可能会跟踪数据包大小和频率。如果由于分布式拒绝服务（DDoS）攻击导致流量突然激增，模型必须标记此异常，同时又不被数据量压垮。Isolation Forest 或 Robust Random Cut Forest (RRCF) 等轻量级算法经常被使用，因为它们以线性时间处理数据并需要最少的内存。这些算法的流式变体，如 Streaming Half-Space Trees，将数据分割成子空间并逐步更新异常得分。一些系统还采用集成方法，结合多个检测器来减少误报。例如，一个检测器可能专注于值突变，而另一个检测器跟踪不寻常的频率模式，并通过投票机制聚合结果。
另一个关键方面是处理时间依赖性和季节性。许多动态数据流，例如来自物联网设备的传感器数据，表现出周期性行为（例如，智能建筑中的每日温度周期）。季节性混合 ESD（极端学生化偏差）或在线版本的 ARIMA（自回归积分移动平均）等时间感知模型会考虑这些模式。例如，温度传感器异常可能不仅仅因为超过阈值而被标记，还因为偏离了预期的每日趋势。在分布式系统中，Apache Flink 或 Kafka Streams 等框架支持并行处理，将数据在节点间划分以实现可扩展的实时分析。一个实际的实现可能包括一个管道：原始数据首先被标准化，然后送入漂移检测器，最后由异常检测器的集合进行评估——所有这些过程都保持低延迟，以支持即时警报或自动化响应。