监督式和无监督式异常检测的主要区别在于它们对带标签数据的使用以及识别异常值的方法。监督式方法需要数据集中的正常和异常实例都明确标记，以便模型能够学习区分两者。相比之下，无监督式方法在没有带标签数据的情况下工作，而是依赖于数据本身的模式或统计特性来检测偏差。
在监督式异常检测中，模型在一个包含正常行为和已知异常的标记数据集上进行训练。例如，在欺诈检测中，银行可能会使用历史交易数据，其中欺诈交易被标记为“异常”，合法交易被标记为“正常”。分类器（如决策树或神经网络）学习根据这些标签预测新交易是否为欺诈。然而，这种方法面临实际挑战：标记的异常数据通常很稀缺，并且现实世界中的异常可能会随时间演变，导致训练数据过时。例如，如果监督式模型仅在已知类型的信用卡欺诈上进行训练，它可能无法检测到训练集中不存在的新欺诈模式。
另一方面，无监督式异常检测通过分析数据的内在结构来识别异常值。聚类（例如 k-means）或基于密度的方法（例如 DBSCAN）等技术将相似的数据点分组，并标记那些不适合任何簇的数据点。例如，在网络安全中，无监督模型可能会监控服务器流量日志，并标记与典型模式不符的异常请求峰值，即使攻击的确切性质未预先定义。自编码器（一种神经网络）是另一种无监督工具；它们学习有效重建正常数据，并将重建误差较高的输入标记为异常。一个主要的局限性是无监督方法可能会产生较高的误报率，因为“正常”的定义是推断出来的，而不是明确教授的。
选择监督式还是无监督式方法取决于问题情境。当标记的异常数据丰富且异常定义明确时，例如在受控生产线上检测制造缺陷，监督式方法是有效的。当异常稀有、知之甚少或不断变化时，例如监控云基础设施是否存在意外使用模式，无监督方法更适合。开发者在选择方法时应权衡带标签数据的可用性、异常类型的稳定性以及对误报的容忍度。混合方法，如半监督学习，也可以通过使用有限的标签来优化无监督结果，从而弥补差距。