异常事件探测（abnormal event detection），管理学-管理科学与工程-大数据与知识管理-大数据-数据科学-安全信息学，在对数据进行分析处理的过程中，对不匹配预期模式或数据集中的其他时间或观测值的探测与识别。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。有三大类异常探测算法，在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下：①无监督异常探测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常；②监督式异常探测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集，并涉及训练分类器（与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常探测的内在不均衡性）；③半监督式异常探测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型，然后探测由学习模型生成的测试实例的可能性。异常事件探测应用非常广泛。