基于自编码器的异常检测是一种机器学习技术，它利用自编码器（一种神经网络）通过学习正常训练数据的模式来识别异常数据点。自编码器由两部分组成：编码器，将输入数据压缩成低维表示（“潜在空间”），以及解码器，从这种压缩形式重建原始输入。在训练过程中，网络被优化以最小化正常数据的重建误差（例如，均方误差）。部署时，重建误差高的数据点会被标记为异常，因为模型难以准确重现它们，这表明其偏离了学习到的模式。
例如，在网络安全领域，可以在合法的网络流量日志上训练自编码器。训练完成后，它将以低误差重建正常流量，但对 DDoS 攻击或异常登录尝试等恶意活动产生高误差。重建误差作为异常分数，并设置一个阈值（例如，训练误差的 95% 分位数）来分类异常。开发人员通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现这一点，调整自编码器的架构（例如，层大小、激活函数）和训练参数（例如，学习率、批量大小）以平衡模型复杂性和性能。预处理步骤，例如缩放输入特征，对于确保训练稳定性至关重要。
尽管有效，这种方法也有权衡。自编码器需要干净的训练数据集，其中异常点最少，以避免学习到有缺陷的模式。它们在高维数据（例如，图像、传感器数据）场景中表现出色，但如果异常是细微的或类似于正常数据，则可能表现不佳。例如，在制造业中，自编码器可能检测到产品图像中的明显缺陷，但会遗漏微小的裂纹。对于具有清晰特征边界的表格数据，像 Isolation Forest 或基于 SVM 的方法可能更合适。开发人员应使用精确率-召回曲线等指标验证性能，并考虑混合方法（例如，将自编码器与聚类相结合）来处理复杂的异常类型。