传感器网络中的异常检测识别分布式传感器生成的数据流中的异常模式或离群值。这通常涉及分析传感器数据，区分正常行为和由故障、环境变化或安全漏洞引起的偏差。该过程结合了统计方法、机器学习和领域特定规则，以实时或在后处理期间标记异常。例如，工厂中的温度传感器可能突然报告远超出预期范围的值，表明设备故障或火灾。系统必须区分传感器错误（例如，故障设备）和真实事件，以触发适当的响应。
常用技术包括基于阈值的检查、聚类和时间序列分析。阈值定义了传感器值的可接受范围，但这需要校准以避免误报。DBSCAN 等聚类算法将相似的数据点分组，隔离不属于任何聚类的离群值。对于时间序列数据，ARIMA 或 LSTM 网络等方法预测预期值并标记偏差。在分布式设置中，传感器可以进行本地协作：例如，农场中的湿度传感器网络可以与邻居比较读数，以检测局部异常（例如，灌溉管道泄漏），而无需依赖中央服务器。边缘设备通常对数据进行预处理以减少带宽，使用决策树等轻量级模型过滤明显的离群值，然后发送数据进行更深入的分析。
实际挑战包括处理噪声数据、资源限制和适应不断变化的环境。恶劣环境（例如工业环境）中的传感器由于干扰可能产生不稳定读数，需要通过移动平均或小波变换进行噪声过滤。资源受限的传感器可能使用简化模型，而基于云的系统则应用深度学习处理复杂模式。概念漂移——即“正常”行为随时间演变——通过定期重新训练模型来解决。例如，交通监控系统可能会在季节性天气变化期间调整其异常阈值。开发人员必须平衡检测准确性和计算效率，通常使用联邦学习等混合方法跨传感器训练模型，而无需集中数据收集。