基本信息

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文档摘要

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基于机器学习的异常检测与分析技术研究

一、技术核心定义与研究背景

1.核心概念界定

异常检测（AnomalyDetection）又称离群值检测，是通过机器学习算法从海量数据中识别“不符合预期模式”或“偏离正常行为”的数据样本的技术。其核心本质是**“区分正常模式与异常模式”**，其中“异常”具有三大特征：

稀有性：异常样本在数据集中占比极低（通常＜5%）；

偏离性：与正常样本的特征分布差异显著；

潜在危害性：多数场景下异常与风险关联（如欺诈交易、设备故障、网络攻击），但部分场景需识别“正向异常”（如优质客户、创新行为）。

2.研究背景与需求

随着数字化转型加速，数据规模呈