異常検知
異常検知は1986年にドロシー・デニング(英語版)によって侵入検知システム(IDS)のために提案された。IDSのための異常検知は通常しきい値と統計を用いて達成されるが、ソフトコンピューティング、および帰納的学習を用いても行うことができる。1999年までに提案された統計のタイプはユーザ、ワークステーション、ネットワーク、リモートホスト、ユーザのグループ、そして頻度、平均、分散、共分散、標準偏差に基づいたプログラムのプロファイルを含んだ。侵入検知における異常検知のカウンターパートは悪用検出(英語版)である。
このパターンはレアオブジェクトとして外れ値の一般的な統計的定義に従わず、適切に集計されない限り、多くの外れ値検知法(特に教師なし手法)はそのようなデータで失敗する。代わりに、クラスタ分析アルゴリズムはそのようなパターンで形成されたマイクロクラスタを見つけることが可能である。
異常検知技術には大きく分けて3通りの分類がある。教師なし異常検知(unsupervised anomaly detection)手法は、データセット内のインスタンスの大多数は正常であるという仮定の下でデータセットの残りにほとんどフィットしないと思われるインスタンスを探すことによって、ラベル付されていないテストデータセットにある異常を見つける。教師あり異常検知(supervised anomaly detection)手法は「正常」と「異常」にラベル付されたデータセットを必要とし、分類器を訓練することを含む(他の多くの統計分類問題との決定的な違いは固有の外れ値検出の不均衡な性質である)。半教師あり異常検知(semi-supervised anomaly detection)手法は与えられた正常な訓練データセットから正常な振る舞いを表すモデルを構成し、そして学習したモデルによって生成されるテストインスタンスの尤度をテストする。