异常检测是识别数据集中与大多数数据在行为模式上不一致的“异常个体”或“异常事件”的过程。在网络安全领域，它通过发现异常模式、离群点和安全异常来实时揭示隐藏威胁。

一、异常检测的含义

异常检测，指的是识别数据集中的异常事件或行为的过程，是现代威胁检测系统的核心。无论是在时间序列数据、日志还是用户活动中，异常检测软件都会标记那些可能预示安全异常或系统故障的偏差。与基于规则的系统不同，异常检测算法能够发现未知威胁和零日攻击。

二、异常检测算法

异常检测算法是现代安全异常检测系统的计算核心。这些算法有助于识别用户行为、系统日志、网络流量和访问事件中偏离正常模式的情况，从而能够早期检测到规避传统基于签名工具的威胁。

三、网络安全领域常用的异常检测算法

孤立森林(Isolation Forest)：在识别大型数据集中的离群值方面非常有效，该算法根据数据点与其他数据分离的难易程度来隔离异常。常用于检测特权滥用、异常文件访问等安全威胁。

单类支持向量机(One-class SVM)：适用于日志、用户活动记录等高维数据，单类支持向量在正常数据周围创建一个边界，并将偏离边界的情况标记为异常，有助于发现未知攻击向量或凭证滥用行为。

自编码器(Autoencoders)：基于深度学习的模型，经过训练可以重建输入数据。在网络安全领域，自编码器用于构建正常日志序列或网络流量的模型，当重构误差骤增时，表明可能存在未授权操作或系统被入侵等异常。

K均值聚类(k-means clustering)：这是一种无监督算法，会将相似数据点归为一类，并突出显示异常值，适用于对典型用户操作进行分组，进而检测异常行为。

基于密度的聚类算法(DBSCAN)：DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的聚类并处理噪声点。在安全信息与事件管理(SIEM)环境中，该算法可识别罕见的登录行为或休眠恶意软件发起的低频率通信尝试。

主成分分析(PCA): 通常用于降低日志或遥测数据的维度，基于主成分分析的异常检测有助于识别系统行为或应用使用中的意外波动。