三种常用的异常检测方法分别是无监督异常检测、监督式异常检测和半监督式异常检测。
无监督异常检测可以通过查找大多数数据与其他数据不匹配的实例，在未标记的测试数据中检测异常。在数据集中备注 “正常”和“异常”是监督式异常检测的基础检测方式，另外监督式异常检测涉及到的训练分类器中所包含的内在不均衡性是与其它检测方法的主要区别。最后一种半监督异常检测方法，首先需创建一个正常行为的模型，然后检测通过该模型生成测试实例的可能性。

异常检测在实施过程中可能会存在这几大难点：在数据检测时，数据正常或异常区分的界限不够清晰；异常与正常行为两者之间随着时间的推移可能会变化；异常检测技术可能会因为其应用方向的不同或概念相矛盾而无法在不同领域内使用，这也是造成检测系统存在较大差异的主要原因；此外，异常值和噪声有时很难区分。异常检测问题中离群点检测面临较大挑战，目前相关的研究人员一直在寻找更好的解决方案来应对这些挑战。