异常检测，指在一个数据集中寻找与预期不符合的数据。这些数据可能在统计分布上非常罕见，也可能是在大多数情况下都看起来正常，但在某种特殊情况下出现异常。异常检测可以应用于各种领域，如金融、医学、安全等，并且已经成为机器学习和人工智能的重要分支之一。

1.异常检测的应用场景

异常检测被广泛用于各种应用程序中，以帮助检测任何不符合规则的异常情况，包括金融欺诈检测、医疗诊断、网络安全、故障检测等。它还可以用于监视设备或传感器状态，以及识别从系统中收集的未标记数据中的无效值。

2.异常检测与误用检测的区别

异常检测（Anomaly Detection）与误用检测（Misuse Detection）是两种不同的概念。异常检测的目标是寻找一个数据集中与预期不符合的数据，而误用检测则旨在检测违反了特定规则和预定义规范的非法行为。异常检测需要训练数据中有少量的异常，在未见过的输入中能够识别这些异常情况，而误用检测则需要已知的规则去识别那些不符合规则的操作。

3.异常检测的技术方法

异常检测可以使用各种技术方法，例如：基于统计方法的方法包括均值和方差、离群值（outlier）检测等；机器学习方法包括支持向量机、聚类、随机森林等。其中，深度学习模型如自编码器（autoencoder）也被广泛应用于异常检测任务中。