异常检测技术用于监控数据流，及时识别与正常模式不符的异常，从而降低企业风险。文章探讨基于时序流的异常检测方法，分析机器学习、异常检测框架和深度学习等技术，提出自隔离机制以提升检测效果，适应数据分布变化，减少无效预警。

本研究提出了一种基于主成分分析的时序流压缩与降维算法（TSBPCA），有效解决了长序列多元数据训练时间长和准确率下降的问题。实验结果显示，该算法在五个真实数据集上的分类精度提高约7.2%，执行时间减少49.5%。