异常检测是一种用于识别数据中不寻常模式或异常值的技术，这些模式或异常值与预期行为显着偏差。 它是监控系统、确保安全和保持各行业运营效率的关键工具。 通过标记违规行为，它使团队能够在潜在问题升级之前对其进行调查，例如金融交易中的欺诈、制造业中的硬件故障或 IT 系统中的安全漏洞。 对于开发人员而言，了解异常检测对于构建健壮的、自我监控的应用程序和基础设施至关重要。
一个常见的用例是在网络安全中，异常检测有助于识别可疑的网络活动。 例如，服务器数据传输的突然飙升可能表明数据泄露。 同样，在金融领域，算法会监控交易模式以检测信用卡欺诈——例如在国外进行的意外购买。 在软件工程中，异常检测可以跟踪应用程序性能指标（例如，响应时间、错误率）以查明服务器故障或瓶颈。 像 Prometheus 或 Elasticsearch 这样的工具通常集成异常检测，以提醒开发人员日志数据或系统运行状况中的偏差，从而加快事件响应速度。
实施异常检测通常涉及统计方法、机器学习模型或混合方法。 简单的统计技术（如 Z 分数分析）会标记落在定义范围之外的数据点。 像孤立森林或自编码器这样的机器学习模型从历史数据中学习正常模式并自动检测偏差。 例如，在服务器 CPU 使用率数据上训练的自编码器可以重建典型的使用模式； 显着的重建错误表明存在异常。 开发人员必须根据数据类型、数量和领域要求选择正确的方法。 挑战包括最大限度地减少误报和处理“正常”行为随时间演变的动态环境，这需要定期模型重新训练或自适应阈值。