机器学习通过使系统能够自动学习数据中的模式并识别偏差，而无需仅仅依赖硬编码规则，从而改进了异常检测。传统方法通常依赖于预定义的阈值或静态启发式方法，这些方法难以适应复杂或不断演变的数据。 相比之下，机器学习模型分析历史数据以了解正常行为，并根据学习到的模式标记异常值。 例如，在标记数据集上训练的有监督模型可以通过识别偏离合法交易的特征来检测欺诈交易。 诸如聚类之类的无监督技术可以对相似的数据点进行分组，从而隔离不适合任何群集的异常值。 这种适应性使机器学习在异常随时间演变的动态环境中特别有效。
机器学习的一个关键优势在于它能够处理高维和非线性数据。 在网络安全或工业传感器监控等领域，异常可能涉及多个变量之间的微妙交互。 诸如隔离森林或自动编码器之类的技术在此表现出色。 隔离森林随机划分数据以隔离异常值，而自动编码器将输入数据压缩为较低维度的表示形式并对其进行重建，从而标记具有高重建误差的实例。 例如，在服务器日志上训练的自动编码器可以通过将重建的日志与原始日志进行比较来识别异常的访问模式。 这些方法减少了对手动特征工程的依赖，从而使模型能够发现更简单的统计方法可能遗漏的复杂关系。
另一个优势是可扩展性。 机器学习模型可以有效地处理大型数据集，使其适合实时或近实时检测。 诸如 Apache Kafka 或 Apache Flink 之类的流式框架可以与 ML 模型集成以动态分析数据。 例如，云服务可能会使用轻量级模型来监视 API 请求速率，并在流量峰值偏离学习到的基线时触发警报。 此外，可以定期重新训练模型以适应新的数据分布，从而解决概念漂移。 诸如 TensorFlow Serving 或 PyTorch 的 TorchScript 之类的工具可以在不停机的情况下部署更新的模型。 自动化、可扩展性和适应性的结合使机器学习成为开发人员在从网络安全到预测性维护等应用中构建强大的异常检测系统的实用选择。