一种基于多模态深度学习的金融系统异常监测方法及装置

本发明公开了一种基于多模态深度学习的金融系统异常监测方法及装置，方法包括：步骤10，将系统日志数据、性能指标数据和交易流水数据进行时间对齐，得到对齐序列数据；步骤20，将对齐序列数据输入多层特征提取架构中，得到特征数据；步骤30，自适应更新异常阈值，将超过异常阈值的特征数据作为异常特征数据；步骤40，构建金融系统异常知识图谱，将异常特征数据与金融系统异常知识图谱进行匹配和推理，得到异常原因。本发明提供的一种基于多模态深度学习的金融系统异常监测方法及装置，提升异常监测准确率和预警时效性。