本技術(shù)實(shí)施例涉及智能安全監(jiān)控，尤其涉及一種智能識(shí)別與預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著智能城市和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。在智慧城市、智慧社區(qū)、軌道交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)領(lǐng)域，對(duì)異常行為的智能識(shí)別與預(yù)警需求日益增長(zhǎng)。這些應(yīng)用場(chǎng)景要求系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確地捕捉潛在異常活動(dòng)，并及時(shí)發(fā)出預(yù)警通知，以保障公共安全和提升管理效率。

2、目前，市場(chǎng)上已存在多種異常行為識(shí)別與預(yù)警系統(tǒng)，主要基于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和規(guī)則引擎。這些系統(tǒng)通過(guò)預(yù)定義的規(guī)則或模型，對(duì)收集到的環(huán)境感知數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，生成初步的異?；顒?dòng)列表，并根據(jù)既定閾值發(fā)出預(yù)警通知；此外，一些先進(jìn)的系統(tǒng)已經(jīng)開(kāi)始引入深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以提高異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

3、盡管現(xiàn)有方案在一定程度上滿(mǎn)足了部分需求，但仍存在顯著不足；傳統(tǒng)方法依賴(lài)于預(yù)定義規(guī)則和靜態(tài)模型，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的現(xiàn)實(shí)環(huán)境，導(dǎo)致異常行為的識(shí)別精度較低，預(yù)警響應(yīng)不夠及時(shí)，導(dǎo)致智能識(shí)別準(zhǔn)確性與預(yù)警響應(yīng)及時(shí)性不足；大多數(shù)現(xiàn)有系統(tǒng)未能充分利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)和空間關(guān)聯(lián)性，無(wú)法全面捕捉異常活動(dòng)的動(dòng)態(tài)變化特征，影響了預(yù)測(cè)的可靠性；在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，用戶(hù)隱私保護(hù)措施不足，容易引發(fā)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，降低了用戶(hù)信任度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例提供一種智能識(shí)別與預(yù)警方法及系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中智能識(shí)別準(zhǔn)確性與預(yù)警響應(yīng)及時(shí)性不足的問(wèn)題。

2、第一方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種智能識(shí)別與預(yù)警方法，包括：

3、接收實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)并預(yù)定義一個(gè)異常模式庫(kù)，基于所述異常模式庫(kù)，對(duì)所述實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)匹配處理，生成潛在異?；顒?dòng)列表；

4、基于所述潛在異常活動(dòng)列表，運(yùn)用時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法，通過(guò)所述時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法中的連續(xù)時(shí)間圖卷積機(jī)制，對(duì)所述異常活動(dòng)列表中異?；顒?dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)與空間關(guān)聯(lián)性進(jìn)行動(dòng)態(tài)捕捉，采用特征加權(quán)方法，對(duì)動(dòng)態(tài)捕捉結(jié)果中的關(guān)鍵時(shí)空特征點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)處理，生成異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型；

5、基于所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，運(yùn)用基于差分隱私的聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)算法，對(duì)所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分進(jìn)行緊急度分級(jí)分析，提取所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的關(guān)鍵特征，動(dòng)態(tài)設(shè)定所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的分級(jí)閾值，采用因果推斷技術(shù)，對(duì)緊急度分級(jí)分析結(jié)果進(jìn)行因果關(guān)系分析，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述分級(jí)閾值，生成異常行為緊急度；

6、基于所述異常行為緊急度輸出定制化安全通知，發(fā)送至所述實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)的目標(biāo)來(lái)源群體，對(duì)所述目標(biāo)來(lái)源群體的用戶(hù)行為與環(huán)境變化進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，動(dòng)態(tài)更新所述異常模式庫(kù)，生成智能識(shí)別與預(yù)警策略。

7、可選地，所述基于所述潛在異常活動(dòng)列表，運(yùn)用時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法，通過(guò)所述時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法中的連續(xù)時(shí)間圖卷積機(jī)制，對(duì)所述異?；顒?dòng)列表中異?；顒?dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)與空間關(guān)聯(lián)性進(jìn)行動(dòng)態(tài)捕捉，采用特征加權(quán)方法，對(duì)動(dòng)態(tài)捕捉結(jié)果中的關(guān)鍵時(shí)空特征點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)處理，生成異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，包括：

8、基于所述潛在異?；顒?dòng)列表，采用多源信息融合技術(shù)，收集所述潛在異?；顒?dòng)列表中的異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與同步處理，生成異構(gòu)數(shù)據(jù)集；

9、基于所述異構(gòu)數(shù)據(jù)集，運(yùn)用時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法，通過(guò)所述時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法中的連續(xù)時(shí)間圖卷積機(jī)制，對(duì)所述異常活動(dòng)列表中異?；顒?dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)與空間關(guān)聯(lián)性進(jìn)行動(dòng)態(tài)捕捉，生成異常行為特征圖譜；

10、基于所述異常行為特征圖譜，采用特征加權(quán)方法，對(duì)動(dòng)態(tài)捕捉結(jié)果中的關(guān)鍵時(shí)空特征點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)處理，對(duì)加權(quán)處理結(jié)果中具有重要影響的特征點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，生成關(guān)鍵時(shí)空特征集；

11、基于所述關(guān)鍵時(shí)空特征集，結(jié)合所述時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法的建模能力，對(duì)所述異常行為特征圖譜中異常行為的時(shí)間序列特性進(jìn)行建模，生成異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型。

12、可選地，所述基于所述異構(gòu)數(shù)據(jù)集，運(yùn)用時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法，通過(guò)所述時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法中的連續(xù)時(shí)間圖卷積機(jī)制，對(duì)所述異?；顒?dòng)列表中異?；顒?dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)與空間關(guān)聯(lián)性進(jìn)行動(dòng)態(tài)捕捉，生成異常行為特征圖譜，包括：

13、基于所述異構(gòu)數(shù)據(jù)集，采用數(shù)據(jù)清洗與去噪技術(shù)，提取所述異構(gòu)數(shù)據(jù)集中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)與空間關(guān)聯(lián)性信息進(jìn)行預(yù)處理，生成預(yù)處理數(shù)據(jù)集；

14、基于所述預(yù)處理數(shù)據(jù)集，運(yùn)用時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法，通過(guò)所述時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法中的連續(xù)時(shí)間圖卷積機(jī)制，對(duì)所述異?；顒?dòng)列表中異?；顒?dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)與空間關(guān)聯(lián)性進(jìn)行動(dòng)態(tài)捕捉，生成動(dòng)態(tài)捕捉結(jié)果；

15、基于所述動(dòng)態(tài)捕捉結(jié)果，應(yīng)用模式識(shí)別技術(shù)，對(duì)所述動(dòng)態(tài)捕捉結(jié)果中的異常模式進(jìn)行分類(lèi)與聚類(lèi)處理，生成異常模式庫(kù)；

16、基于所述異常模式庫(kù)，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)多維度圖標(biāo)對(duì)所述異常模式庫(kù)中的異常行為進(jìn)行可視化分析，展示所述異常行為的時(shí)空分布特性，生成異常行為特征圖譜。

17、可選地，所述基于所述異常行為特征圖譜，采用特征加權(quán)方法，對(duì)動(dòng)態(tài)捕捉結(jié)果中的關(guān)鍵時(shí)空特征點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)處理，對(duì)加權(quán)處理結(jié)果中具有重要影響特征點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，生成關(guān)鍵時(shí)空特征集，包括：

18、基于所述異常行為特征圖譜，通過(guò)特征點(diǎn)提取方法，對(duì)所述異常行為特征圖譜中的代表性時(shí)空特征點(diǎn)進(jìn)行提取處理，生成初步特征點(diǎn)集合；

19、基于所述初步特征點(diǎn)集合，采用特征加權(quán)方法，對(duì)動(dòng)態(tài)捕捉結(jié)果中的關(guān)鍵時(shí)空特征點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)處理，對(duì)所述關(guān)鍵時(shí)空特征點(diǎn)中的不同特征點(diǎn)賦予不同權(quán)重，以區(qū)分所述不同特征點(diǎn)的重要程度，生成加權(quán)特征點(diǎn)集合；

20、基于所述加權(quán)特征點(diǎn)集合，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，對(duì)所述加權(quán)特征點(diǎn)集合中不同加權(quán)特征點(diǎn)的時(shí)空特征進(jìn)行內(nèi)在聯(lián)系提取處理，生成時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則庫(kù)；

21、基于所述時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則庫(kù)，提取所述時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則庫(kù)中的相關(guān)時(shí)空特征點(diǎn)，進(jìn)行特征點(diǎn)組合處理，生成關(guān)鍵時(shí)空特征集。

22、可選地，所述基于所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，運(yùn)用基于差分隱私的聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)算法，對(duì)所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分進(jìn)行緊急度分級(jí)分析，提取所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的關(guān)鍵特征，動(dòng)態(tài)設(shè)定所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的分級(jí)閾值，采用因果推斷技術(shù)，對(duì)緊急度分級(jí)分析結(jié)果進(jìn)行因果關(guān)系分析，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述分級(jí)閾值，生成異常行為緊急度，包括：

23、基于所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，對(duì)所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分進(jìn)行區(qū)間分布分析，對(duì)區(qū)間分布分析中不同評(píng)分區(qū)間的風(fēng)險(xiǎn)概率進(jìn)行評(píng)估，生成風(fēng)險(xiǎn)概率分布圖；

24、基于所述風(fēng)險(xiǎn)概率分布圖，運(yùn)用基于差分隱私的聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)算法，對(duì)所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分進(jìn)行緊急度分級(jí)分析，提取所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的關(guān)鍵特征，動(dòng)態(tài)設(shè)定所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的分級(jí)閾值，生成初步緊急度分級(jí)結(jié)果；

25、基于所述初步緊急度分級(jí)結(jié)果，采用因果推斷技術(shù)，對(duì)緊急度分級(jí)分析結(jié)果進(jìn)行因果關(guān)系分析，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述分級(jí)閾值，生成優(yōu)化緊急度分級(jí)結(jié)果；

26、基于所述優(yōu)化緊急度分級(jí)結(jié)果，建立多級(jí)反饋機(jī)制，對(duì)所述優(yōu)化緊急度分級(jí)結(jié)果中不同級(jí)別的緊急度設(shè)定不同的反饋路徑，生成異常行為緊急度。

27、可選地，所述基于所述風(fēng)險(xiǎn)概率分布圖，運(yùn)用基于差分隱私的聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)算法，對(duì)所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分進(jìn)行緊急度分級(jí)分析，提取所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的關(guān)鍵特征，動(dòng)態(tài)設(shè)定所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的分級(jí)閾值，生成初步緊急度分級(jí)結(jié)果，包括：

28、基于所述風(fēng)險(xiǎn)概率分布圖進(jìn)行深入解析，聚焦于所述風(fēng)險(xiǎn)概率分布圖中的整體風(fēng)險(xiǎn)模式與趨勢(shì)，對(duì)所述整體風(fēng)險(xiǎn)模式與趨勢(shì)進(jìn)行向量化，生成風(fēng)險(xiǎn)特征矩陣；

29、基于所述風(fēng)險(xiǎn)特征矩陣，對(duì)所述風(fēng)險(xiǎn)特征矩陣中各風(fēng)險(xiǎn)特征向量運(yùn)用基于差分隱私的聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)算法，對(duì)所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分進(jìn)行緊急度分級(jí)分析，生成緊急度分級(jí)評(píng)分；

30、基于所述緊急度分級(jí)評(píng)分，通過(guò)提取所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的關(guān)鍵特征進(jìn)行評(píng)分融合處理，根據(jù)評(píng)分融合處理結(jié)果，動(dòng)態(tài)設(shè)定所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的分級(jí)閾值，生成優(yōu)化分級(jí)閾值；

31、基于所述優(yōu)化分級(jí)閾值，引入自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制，在所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型運(yùn)行期間實(shí)時(shí)記錄輸出數(shù)據(jù)，與所述優(yōu)化分級(jí)閾值進(jìn)行對(duì)比分析以自動(dòng)調(diào)整，生成初步緊急度分級(jí)結(jié)果。

32、可選地，所述基于所述異常行為緊急度輸出定制化安全通知，發(fā)送至所述實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)的目標(biāo)來(lái)源群體，對(duì)所述目標(biāo)來(lái)源群體的用戶(hù)行為與環(huán)境變化進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，動(dòng)態(tài)更新所述異常模式庫(kù)，生成智能識(shí)別與預(yù)警策略，包括：

33、基于所述異常行為緊急度輸出定制化安全通知，并發(fā)送至所述實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)的目標(biāo)來(lái)源群體，生成定制化安全通知記錄；

34、基于所述定制化安全通知記錄，設(shè)置自動(dòng)化的響應(yīng)流程，以自動(dòng)化所述目標(biāo)來(lái)源群體接收所述定制化安全通知記錄后的響應(yīng)流程，生成自動(dòng)化響應(yīng)日志；

35、基于所述自動(dòng)化響應(yīng)日志，對(duì)所述目標(biāo)來(lái)源群體的用戶(hù)行為與環(huán)境變化進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，捕捉持續(xù)監(jiān)控過(guò)程中的潛在異?；顒?dòng)，生成實(shí)時(shí)監(jiān)控報(bào)告；

36、基于所述實(shí)時(shí)監(jiān)控報(bào)告，提取所述實(shí)時(shí)監(jiān)控報(bào)告中的新生成異常模式，以動(dòng)態(tài)更新所述異常模式庫(kù)，生成智能識(shí)別與預(yù)警策略。

37、第二方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種智能識(shí)別與預(yù)警系統(tǒng)，包括：

38、接收模塊，用于接收實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)并預(yù)定義一個(gè)異常模式庫(kù)，基于所述異常模式庫(kù)，對(duì)所述實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)匹配處理，生成潛在異?；顒?dòng)列表；

39、處理模塊，用于基于所述潛在異?；顒?dòng)列表，運(yùn)用時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法，通過(guò)所述時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法中的連續(xù)時(shí)間圖卷積機(jī)制，對(duì)所述異?；顒?dòng)列表中異?；顒?dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)與空間關(guān)聯(lián)性進(jìn)行動(dòng)態(tài)捕捉，采用特征加權(quán)方法，對(duì)動(dòng)態(tài)捕捉結(jié)果中的關(guān)鍵時(shí)空特征點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)處理，生成異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型；

40、分析模塊，用于基于所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，運(yùn)用基于差分隱私的聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)算法，對(duì)所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分進(jìn)行緊急度分級(jí)分析，提取所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的關(guān)鍵特征，動(dòng)態(tài)設(shè)定所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的分級(jí)閾值，采用因果推斷技術(shù)，對(duì)緊急度分級(jí)分析結(jié)果進(jìn)行因果關(guān)系分析，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述分級(jí)閾值，生成異常行為緊急度；

41、監(jiān)控模塊，用于基于所述異常行為緊急度輸出定制化安全通知，發(fā)送至所述實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)的目標(biāo)來(lái)源群體，對(duì)所述目標(biāo)來(lái)源群體的用戶(hù)行為與環(huán)境變化進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，動(dòng)態(tài)更新所述異常模式庫(kù)，生成智能識(shí)別與預(yù)警策略。

42、第三方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種計(jì)算設(shè)備，包括處理組件以及存儲(chǔ)組件；所述存儲(chǔ)組件存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)指令；所述一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)指令用以被所述處理組件調(diào)用執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的一種智能識(shí)別與預(yù)警方法。

43、第四方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被計(jì)算機(jī)執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的一種智能識(shí)別與預(yù)警方法。

44、本技術(shù)實(shí)施例中，接收實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)并預(yù)定義一個(gè)異常模式庫(kù)，基于所述異常模式庫(kù)，對(duì)所述實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)匹配處理，生成潛在異?；顒?dòng)列表；基于所述潛在異常活動(dòng)列表，運(yùn)用時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法，通過(guò)所述時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法中的連續(xù)時(shí)間圖卷積機(jī)制，對(duì)所述異常活動(dòng)列表中異?；顒?dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)與空間關(guān)聯(lián)性進(jìn)行動(dòng)態(tài)捕捉，采用特征加權(quán)方法，對(duì)動(dòng)態(tài)捕捉結(jié)果中的關(guān)鍵時(shí)空特征點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)處理，生成異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型；基于所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，運(yùn)用基于差分隱私的聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)算法，對(duì)所述異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分進(jìn)行緊急度分級(jí)分析，提取所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的關(guān)鍵特征，動(dòng)態(tài)設(shè)定所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的分級(jí)閾值，采用因果推斷技術(shù)，對(duì)緊急度分級(jí)分析結(jié)果進(jìn)行因果關(guān)系分析，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述分級(jí)閾值，生成異常行為緊急度；基于所述異常行為緊急度輸出定制化安全通知，發(fā)送至所述實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)的目標(biāo)來(lái)源群體，對(duì)所述目標(biāo)來(lái)源群體的用戶(hù)行為與環(huán)境變化進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，動(dòng)態(tài)更新所述異常模式庫(kù)，生成智能識(shí)別與預(yù)警策略。通過(guò)實(shí)時(shí)環(huán)境感知數(shù)據(jù)和預(yù)定義的異常模式庫(kù)動(dòng)態(tài)匹配處理，確保潛在異?；顒?dòng)的精準(zhǔn)捕捉；采用時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法，能夠有效處理復(fù)雜的時(shí)空關(guān)聯(lián)性，提高對(duì)不同環(huán)境變化的適應(yīng)能力；基于異常行為緊急度輸出定制化安全通知，實(shí)現(xiàn)針對(duì)特定群體的精準(zhǔn)預(yù)警，提高響應(yīng)速度和有效性；通過(guò)對(duì)目標(biāo)來(lái)源群體的行為與環(huán)境變化進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，動(dòng)態(tài)更新異常模式庫(kù)，確保系統(tǒng)的自適應(yīng)性和長(zhǎng)期可靠性；在分析過(guò)程中引入差分隱私技術(shù)，保障用戶(hù)數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

45、進(jìn)一步地，通過(guò)多源信息融合技術(shù)整合異構(gòu)數(shù)據(jù)，生成全面且一致的異構(gòu)數(shù)據(jù)集，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的可用性和準(zhǔn)確性；采用特征加權(quán)方法識(shí)別關(guān)鍵時(shí)空特征點(diǎn)，突出了重要特征的影響，提高了模型的解釋力和預(yù)測(cè)精度；結(jié)合時(shí)空動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)流算法的建模能力，生成異常行為趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，為決策提供科學(xué)依據(jù)，增強(qiáng)了預(yù)測(cè)的可靠性和實(shí)用性。

46、進(jìn)一步地，通過(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分進(jìn)行區(qū)間分布分析并評(píng)估不同評(píng)分區(qū)間的風(fēng)險(xiǎn)概率，生成精確的風(fēng)險(xiǎn)概率分布圖，為后續(xù)分析提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)；運(yùn)用基于差分隱私的聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)算法進(jìn)行緊急度分級(jí)分析，并結(jié)合因果推斷技術(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值，確保分級(jí)結(jié)果的科學(xué)性和合理性；建立多級(jí)反饋機(jī)制，針對(duì)不同級(jí)別的緊急度設(shè)定不同的反饋路徑，增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性和響應(yīng)速度，確保了預(yù)警的有效性；在整個(gè)過(guò)程中應(yīng)用差分隱私技術(shù)，確保數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的用戶(hù)隱私不被泄露，增強(qiáng)了用戶(hù)信任度。

47、本技術(shù)的這些方面或其他方面在以下實(shí)施例的描述中會(huì)更加簡(jiǎn)明易懂。