一种基于多模态数据融合的银行异常交易检测方法

本发明涉及金融信息安全技术领域，具体涉及一种基于多模态数据融合的银行异常交易检测方法，包括以下步骤：S1：实时采集银行交易系统的多模态原始数据集；S2：进行时空对齐处理，生成统一时间戳的数据关联矩阵；S3：提取交易金额波动率、操作行为离散度和设备环境异常度，生成融合特征向量；S4：计算融合特征向量的能量值变化梯度，生成动态能量分布图谱；S5：建立跨模态关联规则库，用于生成逻辑矛盾值；S6：输出分级异常预警信号。本发明，通过多模态数据融合和能量场模型动态分析，实现精准捕捉交易异常特征及动态预警，从而显著提升了检测准确性与实时响应能力，增强银行交易系统的安全性。