异常检测系统通常处理敏感数据，这引发了一些隐私问题。主要问题在于这些系统通常需要访问详细的数据集，以识别与正常模式的偏差。例如，在医疗保健或金融领域，异常检测可能会处理个人信息，如医疗记录或交易历史。如果这些数据未得到适当的匿名化或保护，可能会通过泄露或滥用而暴露。即使是聚合数据有时也可以通过逆向工程来揭示个人身份，特别是在与外部数据集结合时。开发者必须确保数据最小化——只收集必要的数据——并使用加密或令牌化等技术在处理过程中保护敏感字段。
另一个问题是潜在的意外推断或画像。异常检测模型可能会无意中学习到与受保护属性（如种族、性别或宗教）相关的模式，从而导致有偏见的决策。例如，一个在历史交易数据上训练的欺诈检测系统，如果训练数据反映了过去的偏见，可能会不公平地标记来自某些人群的交易。此外，一些算法，比如使用深度学习的算法，就像“黑箱”一样，难以审计为什么特定的数据点会被标记出来。这种缺乏透明度的情况可能违反 GDPR 等隐私法规，这些法规要求对影响用户的自动化决策进行解释。为了解决这个问题，开发者应该实现模型可解释性工具，并在训练过程中测试公平性。
最后，异常检测可能通过误报或过度收集数据带来风险。监测用户行为的系统（例如，检测公司网络中的内部威胁）可能会记录大量关于合法活动的详细信息，造成不必要的隐私暴露。例如，一个跟踪员工登录时间和文件访问的系统可能会无意中捕获与安全威胁无关的敏感项目细节。误报——例如错误地将合法交易标记为欺诈——也可能导致对个人的不必要审查，影响他们的信任或对服务的访问。缓解这些风险需要在检测准确性与隐私保护措施之间取得平衡，例如限制数据保留期限和对审计日志实施严格的访问控制。开发者在可能的情况下，还应设计系统在分析期间对数据进行匿名化或假名化处理。