物联网设备中的异常检测包括监控来自传感器或连接系统的数据流，以识别偏离正常行为的模式。 物联网设备生成连续数据，例如温度读数、运动传感器输出或网络流量指标。 异常检测算法实时或分批分析这些数据，标记可能指示硬件故障、安全漏洞或环境变化等问题的意外值。 例如，智能恒温器可能会检测到由传感器故障引起的异常温度升高，从而触发维护警报。
常用技术包括统计方法、机器学习模型和基于规则的系统。 诸如 z 分数分析或移动平均线之类的统计方法为正常数据范围建立基线并标记异常值。 诸如无监督聚类（例如，k 均值）或自动编码器之类的机器学习模型从历史数据中学习模式，以在没有预定义规则的情况下检测偏差。 例如，监控机械振动的工业物联网传感器可以使用隔离森林算法来识别指示潜在设备故障的异常振动。 边缘计算通常用于在物联网设备上本地处理数据，从而减少延迟和带宽使用。 具有设备上异常检测的安全摄像头可以分析视频流以发现未经授权的移动，而无需将所有镜头传输到云端。
挑战包括处理资源限制、噪声数据和不断变化的模式。 物联网设备通常具有有限的处理能力和内存，需要诸如决策树或量化神经网络之类的轻量级模型。 诸如传感器噪声之类的数据质量问题可能会导致误报，因此需要诸如平滑或滤波之类的预处理步骤。 此外，异常会随着时间的推移而变化 - 例如，智能城市交通系统必须适应道路施工期间的新拥堵模式。 为了解决这个问题，开发人员通常会实施在线学习技术来增量更新模型。 对于安全重点的用例，例如检测智能家居设备中的网络入侵，必须定期重新训练行为基线，以考虑用户习惯的合法变化，同时识别恶意活动，例如异常数据泄露尝试。