基于规则和基于AI的异常检测主要区别在于它们如何识别偏离正常行为的模式。基于规则的系统依赖于开发者预先设定的逻辑条件或阈值，而基于AI的系统使用机器学习模型从数据中学习模式并检测离群值。基于规则的方法是确定性的且显式的，而基于AI的方法则具有自适应性和统计性，能够处理更复杂或不断演变的数据模式。
基于规则的异常检测通过对照特定规则检查数据来工作，例如“如果CPU使用率连续5分钟超过95%则发出警报”或“标记金额超过10,000美元的交易”。这些规则是根据领域知识或合规性要求手动设计的。例如，防火墙可能会阻止来自已知威胁列表中的IP地址的流量。虽然这种方法易于实现，但它难以应对规则未涵盖的新颖或微小异常。它还需要随着系统的演进而不断更新——例如，如果服务器的正常CPU使用率由于新的工作负载而增加，旧的阈值就会过时并导致误报。随着环境规模的扩大，维护成本也会增加，使得基于规则的系统在动态场景中变得脆弱。
基于AI的异常检测通过对历史数据进行模型训练，自动识别正常行为，然后标记偏差。聚类、自编码器或时间序列预测等技术可以识别人类可能忽略的模式。例如，监控用户登录的AI模型可以检测登录时间、位置或设备类型的微小异常，即使没有任何单个参数突破规则，这些异常也可能表明账户被盗用。这些系统会随着时间的推移适应不断变化的数据分布，例如电子商务中季节性的流量高峰。然而，它们需要大量干净的数据进行训练，并且计算量可能很大。可解释性也是一个挑战：与基于规则的警报不同，AI生成的警告（例如，“异常的网络数据包序列”）可能缺乏明确的原因，从而使根本原因分析复杂化。混合方法通常结合使用这两种方法——对已知威胁使用规则，对未知模式使用AI——以平衡透明性和适应性。