非平稳数据中的异常检测需要适应随时间变化的统计模式的方法。非平稳数据，如具有趋势、季节性变化或突然变化的时间序列，打破了数据分布保持静态的假设。在历史数据上训练的传统异常检测器在这些场景中通常会失败，因为它们无法解释不断演变的模式。为了解决这个问题，像在线学习算法这样的自适应模型会随着新数据的到来而逐步更新其参数。例如，移动平均或指数平滑技术可以调整到最近的趋势，而集成方法则结合了多个模型，并根据其最近的性能进行加权。这使得系统能够保持相关性，而无需完全重新训练，使其适用于监控服务器流量或传感器读数等流数据应用。
处理概念漂移（输入特征和异常之间关系的变化）是另一个关键挑战。诸如漂移检测算法（例如，ADWIN 或 Page-Hinkley 测试）之类的技术可以识别数据模式何时发生变化，从而触发模型更新或重新训练。动态阈值根据最近的数据窗口而不是固定的历史基线来调整异常标准。例如，在欺诈检测中，系统可能会每周重新计算正常的消费行为，以考虑季节性购物趋势。滑动窗口方法侧重于最新数据（例如，最近 24 小时的网络日志），以优先考虑当前模式。这些策略确保模型与最新的数据分布保持一致，从而减少因过时假设而导致的误报。
特征工程和预处理也起着关键作用。差分（减去连续的数据点）可以从时间序列数据中消除趋势，使其平稳且更易于建模。滚动统计量（例如，30 天的平均值和方差）捕获局部模式，从而实现相对于近期行为的异常检测。在物联网应用中，温度传感器可能会使用滚动 z 分数来标记与过去一小时基线的偏差。此外，像 ARIMA 或 Prophet 这样的模型通过内置的差分和趋势分量显式地处理非平稳性。对于开发人员来说，结合这些技术（自适应阈值、概念漂移处理和以平稳性为中心的预处理）可确保即使在数据演变时也能进行强大的异常检测。使用时间分割验证和监控模型性能随着时间的推移是验证这些方法的关键。