一种基于人工智能的异常数据监测方法及系统

本发明适用于异常数据监测领域，提供了一种基于人工智能的异常数据监测方法及系统，所述系统包括：实时数据流收集模块、跨层次相关性分析模块、动态基线模型建立模块、异常行为比对模块、异常溯源模块。该方法通过实时数据采集、跨层次分析、动态建模、异常检测及深度威胁溯源，构建了一个高效、智能的异常监测闭环，呈现出显著的有益效果。首先，该方法利用实时数据流捕获和跨层次相关性分析，确保全面覆盖网络中多协议层次的交互行为，结合上下文信息识别复杂异常模式。这种多维度分析显著提升了检测的精准性，有效降低误报和漏报，同时生成带有权重的异常标记数据集，为后续流程提供高质量数据支持。