网络监控中的异常检测用于识别网络流量或设备行为中偏离既定规范的异常模式。通过分析流量、连接尝试、延迟或协议使用等指标，它有助于检测安全威胁、性能问题或中断。例如，服务器出站流量的突然激增可能表明数据泄露，而异常的延迟模式可能指向网络组件故障。通过标记这些异常，团队可以在问题升级之前进行调查和解决。
常见技术包括统计分析（例如，设置流量阈值）和从历史数据中学习正常行为的机器学习模型。例如，一个模型可能会标记一个路由器，如果它突然开始丢弃 30% 的数据包，而其历史平均值为 2%。NetFlow、SNMP 或数据包捕获数据等工具被馈送到应用聚类算法（例如 K-means）以对相似流量模式进行分组或应用监督学习以对已知威胁进行分类的系统中。Scikit-learn 等开源库或 TensorFlow 等框架常用于构建自定义模型，而 Elastic Stack 或 Splunk 等平台则提供内置的异常检测功能。这些工具实时或批量处理数据，并在偏差超出预设置信水平时生成警报。
实际应用案例包括通过识别针对单个端口的数千个 IP 的流量激增来检测 DDoS 攻击，或者发现受到威胁的 IoT 设备向未知的外部服务器发送加密数据。另一个例子是通过分析 TCP 重传率来识别配置错误的防火墙导致间歇性连接超时。自动化响应可能包括通过 API 驱动的网络分段隔离设备或触发流量重新路由。然而，有效的实施需要调整模型以避免误报——例如，区分合法的节日销售流量高峰和暴力攻击。开发者通常使用 Prometheus 等工具进行指标收集，使用 Grafana 进行可视化，将异常检测集成到监控流程中，确保可操作的洞察与操作工作流程保持一致。