摘要
本发明公开了一种基于探针技术实现异常管控与实时监控方法，涉及计算机网络与系统监控技术领域，旨在克服传统系统在实时性、准确性、资源消耗、部署维护复杂度、扩展灵活性及数据安全隐私等方面的不足。首先在关键系统组件部署探针，收集性能和业务数据，并应用机器学习算法自动识别和预警潜在异常，触发即时响应机制。再接入视频监控、网络流量、系统日志等数据源，运用多模态数据融合算法，揭示深层次的安全隐患。还引入边缘计算技术，实现数据本地预处理，降低传输延迟与中心服务器负载，最后，运用差分隐私保护信息安全，结合联邦学习技术，在保障数据隐私的同时，促进跨数据源协同学习，增强模型训练效率与准确性。
