用户行为分析 (UBA) 中的异常检测通过识别用户活动中偏离正常模式的行为，来标记潜在的安全风险、欺诈或系统问题。它的工作原理是：首先为个人或群体建立典型行为基线，例如登录时间、资源访问模式或数据传输量。然后，机器学习模型分析实时或历史数据，以检测异常值。例如，开发人员可以使用历史登录数据训练模型，以识别用户通常在上午 9 点到下午 5 点之间从纽约登录。如果同一账户突然显示在凌晨 3 点从多个国家进行登录尝试，系统会将其标记为异常，以便进一步调查。
常见的技术包括统计方法（如用于衡量与平均值偏差的 Z-score）、聚类算法（对相似行为进行分组以隔离异常值）和神经网络（如学习正常数据压缩表示的自编码器）。例如，Isolation Forest 算法可以识别通常执行可预测操作的用户账户中罕见的 API 调用序列。另一个例子是使用循环神经网络 (RNN) 建模网络流量等时间序列数据，其中来自单个用户的请求突然激增可能表示凭据填充攻击。这些方法通常在管道中运行，先对数据进行预处理（例如，聚合用户会话），然后再应用检测逻辑。
主要挑战包括平衡灵敏度以减少误报，以及适应不断演变的用户行为。开发人员可以实施反馈循环，对标记的异常进行审查并用于重新训练模型，确保系统考虑合法的变化，例如用户从新位置工作。Elasticsearch 的异常检测或云服务（如 AWS GuardDuty）等工具提供了预构建的框架，但定制解决方案通常需要调整阈值（例如，将警报置信区间设置为 95%）和维护上下文（例如，在警报中排除计划的维护时段）。定期使用查准率-查全率曲线等指标评估模型，可确保系统在用户行为和威胁环境变化时保持有效。