基于多维度数据流动监控与异常拦截防护方法及系统

本申请涉及一种基于多维度数据流动监控与异常拦截防护方法及系统，其包括实时接入多源数据流，对多源数据进行标准化处理，生成标准化数据集；基于标准化数据集，提取静态统计特征，计算动态累积概率波动值，输出基础特征集合；根据基础特征集合，构建以特征维度为节点、特征互信息为边权重的关联图模型，引入多头注意力机制计算不同时间窗口下特征间的动态依赖强度矩阵，通过对比正常样本依赖分布与实时依赖分布的KL散度识别异常关联模式，将关联强度异常值作为新特征追加至基础特征集合，生成关联增强特征集合；将关联增强特征集合进行降维压缩后，优化聚类参数，得到数据的异常结果；根据异常结果，执行分级告警及动态拦截策略。