大异常流派是指大规模异常检测领域的方法派系。

该领域的研究旨在通过机器学习等方法来检测网络等环境中的异常行为，以保障网络安全和系统稳定性。

在这个领域中，大异常流派是指通过大规模数据分析来捕获异常的方法派系。

由于其在大数据环境下对异常的高效率发现能力，大异常流派在异常检测领域得到了广泛应用。

大异常流派的研究主要涉及到机器学习、统计学等多个领域，其包括了传统的监督学习方法和无监督学习方法，以及一些优化算法等。

近年来，随着云计算和物联网技术的不断发展，大数据环境下的异常检测愈发重要，大异常流派的研究也变得越来越热门，未来其将有更广阔的应用前景。