异常检测系统面临几个关键局限性，开发者在实施时应予以考虑。首先，这些系统常常难以平衡误报（false positives）和漏报（false negatives）。异常检测模型依赖于定义“正常”行为，但这个界限很少是明确的。例如，在网络安全中，流量的突然激增可能表明发生了 DDoS 攻击，也可能只是产品发布导致的正常流量高峰。过于敏感的模型会将太多正常事件标记为异常（误报），从而产生不必要的警报。相反，过于宽松的模型可能会错过实际威胁（漏报），例如未能检测到伪装成常规传输的微妙数据泄露。调整阈值以尽量减少两者需要持续的迭代和领域专业知识，这可能非常耗时。
其次，异常检测很大程度上取决于数据质量和可用性。在不完整或不具代表性的数据上训练的模型性能较差。例如，一个仅使用来自单一区域的历史交易数据训练的欺诈检测系统，可能无法识别在另一个地理区域出现的新欺诈模式。标记异常也很具挑战性：真正的异常很少见，手动标记费时费力。仅需“正常”数据进行训练的半监督模型可以提供帮助，但仍可能错过不符合预期模式的新型攻击向量。此外，概念漂移（concept drift）——即数据分布随时间变化，例如用户行为因季节趋势而改变——迫使模型需要频繁重新训练，增加了运营开销。
最后，计算复杂性和可扩展性是实际的障碍。许多异常检测算法，例如使用聚类或深度学习的算法，需要强大的处理能力，特别是对于实时应用。例如，分析制造工厂中的高频物联网传感器数据可能需要分布式计算框架来处理每秒数百万个数据点。资源有限的边缘设备进一步加剧了这一复杂性，需要在模型准确性和延迟之间进行权衡。此外，扩展到高维数据（例如具有数百个特征的日志）可能导致“维度灾难”，数据稀疏性使得模式更难检测。降维等技术有所帮助，但可能丢失关键信号，需要仔细优化。这些挑战凸显了特定上下文设计和持续监控以保持有效性的必要性。