生涯にわたる継続的学習は、進化する環境下での堅牢な異常検知モデルの構築に有益である。従来の異常検知手法には限界があり、生涯学習の採用により、適応と知識保持の両立、より包括的な知識の活用、効率的なモデル更新が可能となる。