异常检测通过采用区分随机波动（噪声）和真实异常的技术来处理噪声数据。噪声会掩盖真实异常，因此通常采用预处理步骤来清理数据、选择对离群值不敏感的鲁棒算法，并应用统计方法来减少误报。目标是在对异常保持敏感的同时忽略不相关的变化。例如，带有间歇性尖峰的传感器数据在分析前可能需要平滑处理，以避免将噪声误认为关键事件。
预处理是常见的首要步骤。平滑技术（例如移动平均或中值滤波器）通过对附近数据点进行平均来减少高频噪声。特定领域的滤波器，例如用于时间序列数据的低通滤波器，可以去除不相关的高频分量。预处理期间的离群值去除比较棘手，但在噪声模式可预测时是可行的。例如，在网络流量分析中，已知良性尖峰（如计划备份）在应用异常检测之前可能会被过滤掉。归一化或标准化也可以通过将特征缩放到可比较的范围来减轻噪声，从而防止量级较大的变量导致结果偏差。
在模型层面，Isolation Forest 或鲁棒统计方法等算法可以提高抗噪能力。Isolation Forest 通过随机分割数据来隔离异常，使其受局部噪声的影响较小。在干净数据上训练的自编码器可以学习重建正常模式，并将重建误差高的数据点标记为异常。中位数绝对偏差 (MAD) 等统计方法取代基于均值的度量，以避免离群值导致的偏差。调整超参数，例如污染率或误差阈值，有助于避免过度标记噪声。例如，将 Z-score 阈值设置为 3.5（而不是 3）可以忽略制造传感器数据中由噪声引起的微小偏差。这些方法共同确保模型专注于有意义的异常，而不是随机变化。