异常检测面临几个关键挑战，主要在于定义什么是“正常”行为，什么是“异常”行为，处理复杂数据，以及确保其实用性。 首先，异常的定义是与上下文相关的，而且通常是模糊的。 例如，网络流量的突然激增可能表明发生了网络攻击，或者仅仅是合法用户活动激增。 这种模糊性迫使开发人员依赖领域知识或标记的数据集，而这些数据集通常是不完整的或有偏差的。 此外，异常本质上是罕见的，导致不平衡的数据集，难以有效地训练模型。 无监督学习或半监督方法是常见的替代方案，但它们仍然难以解决误报和漏报问题。
另一个主要挑战是管理高维或非结构化数据。 现代系统从各种来源生成大量数据——传感器读数、日志、图像或文本——每种数据都有独特的模式。 传统的统计阈值或聚类（例如，k-means）等方法可能无法捕获此类数据中的细微关系。 例如，检测金融交易中的欺诈行为需要分析用户行为序列，这可能涉及时间依赖性或变量之间的交互。 像自编码器或循环神经网络 (RNN) 这样的深度学习模型可以在这里提供帮助，但它们需要大量的计算资源和专业知识才能进行调整。 此外，噪声数据或缺失值会进一步降低性能，需要可靠的预处理步骤。
最后，评估和调整异常检测系统非常困难。 与分类任务（准确性很容易衡量）不同，异常缺乏明确的评估指标。 精度和召回率之间的权衡很常见：标记过多异常的模型（高召回率）可能会让分析师不知所措，而保守的模型（高精度）可能会错过关键事件。 开发人员通常依赖 F1 分数或 ROC 曲线下面积 (AUC-ROC) 等指标，但这些指标并不总是与实际优先级相符。 例如，在工业物联网中，错过一个发生故障的传感器（假阴性）可能比误报的成本更高。 此外，异常评分的阈值通常需要手动调整，这在大规模情况下变得不切实际。 像自动阈值优化或主动学习这样的工具可以缓解这种情况，但它们会增加系统的复杂性。 在保持可解释性的同时平衡这些因素仍然是一个持续存在的障碍。