異常検知
異常検知(いじょうけんち、英: anomaly detection)や外れ値検知(はずれちけんち、英: outlier detection)とは、データマイニングにおいて、期待されるパターンまたはデータセット中の他のアイテムと一致しないアイテムやイベントや観測結果を識別すること。何が異常であるかを定義するのは、タスク次第ではあるものの、Varun Chandolaらは異常というのは通常の動作として明確に定義された概念に準拠しないデータパターンである定義している。各タスクに適用すると通常、異常とは銀行詐欺(英語版)、クレジットカード不正利用、構造欠陥、医学的な問題、文書中の誤り検出、不審な行動検出、機械の故障検知などの問題に翻訳する。なお、異常(anomaly)は、外れ値(outlier)、珍しい物(novelty)、雑音(noise)、変動(deviation)、例外(exception)などとも呼ばれる。
特に悪用やネットワーク侵入検知の状況では、興味深いオブジェクトは多くの場合レアなオブジェクトではなく、活動中の予期されないバーストである。