异常检测是网络安全和数据分析中用于识别偏离预期规范或既定基线的模式或行为的一种方法。该技术在识别可能预示网络威胁、欺诈、系统故障或安全漏洞的异常或可疑活动方面发挥着至关重要的作用。它广泛应用于网络安全、欺诈预防和性能监控等各种场景，以发现依赖预定义规则或已知威胁的传统方法无法识别的问题。
异常检测系统通常遵循以下步骤：
数据收集：从各种来源收集各种数据，例如网络流量、用户活动日志、传感器读数或应用程序交互。这些数据构成了识别“正常”行为的基础。
建模正常行为：机器学习算法或统计方法分析数据以建立正常行为的基线或模型，包括常规活动模式、典型交易量、正常使用时间或预期的网络流量。
异常检测：一旦设定了基线，系统就会持续实时监控传入数据。任何明显偏离正常行为模型的数据都会被标记为异常，这可能预示着潜在的问题，例如安全漏洞或操作问题。
警报与响应：异常情况会触发警报，通知安全团队或系统管理员。根据严重程度，可能会启动自动响应以减轻潜在影响，例如阻止访问或隔离受影响的系统。
异常检测具有显著的优势，特别是在意外事件或威胁可能在没有事先警告的情况下发生的领域：
早期检测新威胁：识别新的和以前未知的威胁或缺乏预定义签名的问题，有助于检测零日攻击、内部威胁或新型恶意软件。
减少误报：关注行为而不是硬编码模式可以减少传统基于规则的系统产生的误报，这在数据量大的环境中是有益的。
主动安全：通过在攻击生命周期早期检测可疑活动或攻击来采取主动措施，从而可以更快地做出响应以减轻潜在损害。
持续监控：提供持续监控，与监控特定条件的传统系统不同，确保实时注意到与常态的偏差。
可扩展且灵活：适用于各种环境和用例，可跨 IT 安全、欺诈检测、医疗保健或工业系统等领域实施。
尽管异常检测具有诸多优势，但也存在一些挑战：
误报：系统仍可能将正常行为标记为异常，从而导致不必要的警报，使安全团队不堪重负并降低效率。
定义“正常”：准确定义“正常”行为至关重要。如果基线不准确或调整不当，系统可能会错过实际异常或产生过多错误警报。
实施的复杂性：需要深入了解环境、典型模式和行为，以及与安全基础设施和工具的集成。
动态环境：不断发展的网络、波动的用户行为或数据高度可变的系统使得定义稳定的基线变得困难，从而使异常更难检测。
数据隐私问题：需要访问大量敏感数据，带来隐私和合规性问题，特别是有关 GDPR 或 CCPA 等法规。
异常检测是现代网络安全、数据分析和系统监控领域的强大工具。通过识别偏离既定规范的行为，它使组织能够及早发现并应对威胁或问题，即使异常的性质未知。尽管存在误报和定义“正常”行为等挑战，但持续监控异常行为的能力使异常检测成为主动安全策略的重要组成部分。有效实施后，它可以显著提高组织实时识别和缓解风险的能力，从而保护运营和敏感数据。