监测软件行为异常可以通过以下方法进行：
软件行为建模与特征提取
通过收集软件的运行日志、系统调用等信息，构建软件的行为特征库。
分析软件的执行流程、函数调用、数据访问等，提取软件的行为特征。
利用特征选择算法，对软件行为特征进行筛选和分类，提高异常检测的准确性。
时间序列分析
基于时间顺序对软件行为进行分析，识别出行为的规律和异常模式。
结合时间序列预测算法，对软件的未来行为进行预测和预警。
行为监控与异常检测算法
实时监控应用程序的行为，如进程创建、文件读写、网络通信等，以识别异常行为。
使用异常检测算法如自组织映射（SOM）、孤立森林等，对行为数据进行异常检测。
沙箱技术
将待检测程序放入一个隔离的环境中运行，观察其对系统资源的访问和操作情况，以判断其是否具有恶意特征。
云安全服务
利用云计算平台提供的实时数据分析和智能推理能力，对恶意软件进行检测和防御。
文件签名检测
通过分析恶意软件的特征签名，与已知的安全威胁数据库进行比对，从而识别出潜在的恶意软件。
上网行为监控
监控员工使用即时通讯工具的聊天记录，确保企业内部的沟通透明化。
实时捕获员工的屏幕活动，并可以录制屏幕录像，以便后续查看和分析。
智能算法分析
通过智能算法分析用户上网行为模式，识别异常行为并发出预警。
视频分析与预警
利用智能摄像头采集视频数据，并通过云端服务器进行分析，实现对异常行为的实时检测与预警。
这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以提高监测软件行为异常的准确性和效率。在选择监测方法时，应根据具体的应用场景和需求来决定。