Torch中的異常檢測技術通常是基于機器學習模型來實現的，其中常用的技術包括但不限于以下幾種：
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）：GMM 是一種基于概率分布的模型，可以對數據進行聚類和異常檢測。在 Torch 中，可以使用 GMM 模型對數據進行建模，然后利用模型的概率估計來判斷數據是否為異常。
神經網絡模型：神經網絡在異常檢測中也有廣泛的應用，可以通過訓練神經網絡模型來識別異常數據。在 Torch 中，可以使用 PyTorch 等深度學習框架來構建神經網絡模型，并通過監督學習或無監督學習的方式進行異常檢測。
自編碼器（Autoencoder）：自編碼器是一種無監督學習的神經網絡模型，可以用于異常檢測。在 Torch 中，可以使用 PyTorch 實現自編碼器模型，并通過訓練模型來學習數據的表示，然后利用重構誤差或編碼后的表示來判斷數據是否為異常。
One-Class SVM：One-Class 支持向量機是一種基于支持向量機的異常檢測算法，可以用于在輸入數據中找出與其它數據不同的數據點。在 Torch 中，可以使用 Scikit-learn 等機器學習庫來實現 One-Class SVM 模型。
這些技術通常都需要一定量的訓練數據來建立模型，并通過預先定義的指標或閾值來判斷數據是否為異常。在實際應用中，可以根據數據的特點和需求選擇合適的異常檢測技術來保障系統的安全和穩定。
