一、异常检测的方法和技术有哪些？

目前常用的异常检测方法技术主要有基于统计分析的方法、基于机器学习的方法、基于规则的方法。

1.基于统计分析的方法也就是通过对网络流量、设备性能等数据进行统计分析，建立正常行为模型，对比实际数据与模型偏差来检测异常。此方法简单易行，能快速发现明显异常行为，但对复杂异常及新型攻击手段可能不够敏感。

2.基于机器学习的方法是利用大量网络数据进行学习，建立异常检测模型。该方法能自动学习适应网络变化，对复杂异常和新型攻击有较好检测能力，但需大量训练数据与计算资源，且模型训练优化需时间与技术支持。

3.基于规则的方法是制定一系列规则策略，对网络活动进行监测分析，发现违反规则的异常行为。其优点是简单直观，能快速发现已知异常行为，但对新型攻击和未知异常可能效果不佳。

二、哪些网络监测与异常检测？

1.企业网络安全

企业网络是企业信息化建设的重要基础设施，也是面临的主要网络安全风险之一。通过网络监测与异常检测，企业能及时发现安全漏洞、恶意软件传播及网络攻击迹象，采取安全措施防范应对，保护信息资产与业务运营。

2.金融网络安全

金融网络是金融机构业务运营与客户服务的重要基础设施，同样面临网络安全风险。借助网络监测与异常检测，金融机构可及时察觉安全漏洞、恶意软件传播及网络攻击，采取措施保护客户资金安全与机构信誉。

3.政府网络安全

政府网络是政府部门政务管理与公共服务的重要基础设施，也面临网络安全挑战。通过网络监测与异常检测，政府部门能发现安全漏洞、恶意软件传播及网络攻击迹象，采取措施保护国家信息安全与政府公信力。