混合异常检测结合多种技术，比单独使用一种方法更有效地识别数据中不寻常的模式或异常值。它通常整合监督学习和无监督学习方法，或将统计方法与机器学习模型配对，以利用各自的优势。例如，混合系统可能使用统计模型来标记偏离预期范围的数据点（如网络流量的突然峰值），并使用机器学习模型来检测更微妙、依赖于上下文的异常（如不寻常的用户行为模式）。这种双重方法解决了单一方法的局限性，提高了检测准确性和异常类型的覆盖率。
常见的实现方法包括使用无监督学习来处理未知的异常，使用监督学习来分类已知的异常。 例如，在欺诈检测系统中，无监督聚类算法可以对交易数据进行分组以查找异常值，而经过历史欺诈案例训练的监督模型可以识别特定的可疑模式。 然后，对这两个结果进行交叉引用，以减少误报。 另一个例子是将基于规则的阈值（例如，“如果服务器 CPU 超过 95%，则发出警报”）与随时间学习正常系统行为的神经网络相结合。 这些规则可以捕获明显的问题，而神经网络可以检测规则单独无法发现的逐渐降级或复杂的多指标异常。 开发人员经常使用 Python 的 scikit-learn 或 PyOD 等框架来处理机器学习组件，并使用自定义逻辑来集成规则。
混合系统的主要优点是它们对不同场景的适应性。例如，在工业物联网中，混合方法可能会将自回归模型（根据时间序列趋势预测传感器值）与隔离森林（识别偏离整体结构的数据点）合并。然而，随着集成技术数量的增加，复杂性也会增加——工程师必须管理组件之间的依赖关系并确保计算效率。有时使用 Apache Kafka 或 AWS Lambda 等工具来处理混合系统的实时数据管道。与单方法解决方案相比，开发工作量更高，但在网络安全或关键基础设施监控等错过异常代价高昂的情况下，这种投入会得到回报。