异常检测通过识别数据或行为中偏离既定规范的异常模式来提高网络安全，从而使团队能够及早检测潜在威胁。与依赖已知攻击签名的传统基于规则的系统不同，异常检测使用统计模型、机器学习或行为分析来标记意外活动。例如，如果用户帐户突然在不寻常的时间或从不熟悉的位置访问敏感文件，系统可以触发警报以进行进一步调查。这种方法对于绕过静态安全规则的新型或复杂攻击特别有效。
一个关键优势是实时威胁检测。通过持续监控网络流量、用户行为或系统日志，异常检测可以发现可疑活动。例如，服务器的出站数据突然激增可能表明数据泄露，即使流量使用加密通道也是如此。同样，在正常 API 调用模式上训练的机器学习模型可以将一系列未经授权的请求标记为潜在的暴力破解攻击。开发人员可以实施像 Elasticsearch 的异常检测这样的工具，或者使用像 Scikit-learn 或 PyTorch 这样的库构建自定义模型来分析时间序列数据或日志文件，使团队能够在损害发生之前做出响应。
另一个优点是与严格的基于规则的系统相比，减少了误报。传统方法通常会为良性活动生成过多的警报，使安全团队不堪重负。 异常检测系统会随着时间的推移学习基线行为，过滤掉日常操作。例如，云存储服务通常会在工作时间看到大量上传，但异常检测器会忽略这些，同时标记凌晨 3 点的类似活动。此外，像聚类这样的无监督学习技术可以将相似的事件分组，帮助优先处理真正的威胁。通过关注偏差而不是预定义的规则，团队可以更有效地分配资源并更快地解决关键风险。