一种基于实时行为分析的风险管控方法及系统

本发明涉及一种基于实时行为分析的风险管控方法及系统，通过轻量级协议解码与行为标签嵌入对多源行为数据进行结构化处理，构建用户及实体的原始行为数据集；利用滑动窗口分析与稀疏表示机制提取多维行为特征，结合图嵌入学习构建用户行为图谱；通过流式建模与增量学习策略构建时间敏感型行为趋势模型，实时识别异常演化轨迹，并引入动态风险阈值调控机制；采用高通量流数据处理与快速相似度匹配算法构建融合判别模型，对异常行为赋予风险等级并分类；最后结合历史处置效果进行闭环式优化。该系统具备实时性强、计算效率高、适应复杂网络环境等优点，可有效提升网络安全防护能力。