上下文感知驱动的多维度异常检测预警方法

本发明涉及异常检测技术领域，公开了上下文感知驱动的多维度异常检测预警方法。该方法采集目标监测场景中的实时上下文数据，生成包含环境参数序列及行为模式图谱的初始特征集合；分别据此构建与场景类型适配的第一、第二检测模型，第一模型含环境指标与异常概率的动态关联函数，第二模型含行为特征与风险等级的非线性映射规则；基于实时的上下文偏离度及特征波动系数，触发目标模型生成动态预警指令，推送至执行模块以调整异常响应策略的触发阈值或风险处置流程的优先级。该方法结合多维度数据，通过动态模型触发与响应策略调整，提升了异常检测的适应性与精准性，适用于多种监测场景。