摘要
本发明公开了一种基于探针技术实现异常管控与实时监控方法,涉及计算机网络与系统监控技术领域,旨在克服传统系统在实时性、准确性、资源消耗、部署维护复杂度、扩展灵活性及数据安全隐私等方面的不足。首先在关键系统组件部署探针,收集性能和业务数据,并应用机器学习算法自动识别和预警潜在异常,触发即时响应机制。再接入视频监控、网络流量、系统日志等数据源,运用多模态数据融合算法,揭示深层次的安全隐患。还引入边缘计算技术,实现数据本地预处理,降低传输延迟与中心服务器负载,最后,运用差分隐私保护信息安全,结合联邦学习技术,在保障数据隐私的同时,促进跨数据源协同学习,增强模型训练效率与准确性。
技术关键词
机器学习算法
探针技术
中心服务器
协方差矩阵
监控方法
系统监控技术
网络流量监控
多模态数据融合
差分隐私保护
差分隐私技术
拉普拉斯噪声
联邦学习技术
随机噪声
随机森林
边缘计算技术
数据融合算法
更新模型参数
传感器
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数据识别模型
多维数据分析方法
特征提取算法
主成分分析算法
多维数据分析系统
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道路坡度估计方法
纵向动力学
BiLSTM模型
协方差矩阵
隧道结构健康监测
协方差矩阵
预警系统
数据集成平台
数据采集模块