网络交易的蓬勃发展,在给人们带来方便的同时,也带来了安全隐患。如何有效发现和警示网络交易中的异常行为,是目前在线网络交易中面临的重要挑战。针对网络交易的过程和特点,本文对网络交易过程中的行为监测和行为分析两个关键技术进行研究。首先,为了获取网络交易分析时的基本行为数据,建立了针对网络交易软件运行时的“监测代理—监测中心—信息管理器”三层结构框架机制。在机制中采用反射技术获取相关事件信息,基于动态面向方面编程监测器进行信息灵活监测,采用推拉相结合的方式进行监测信息收集。实现软件运行时交互行为的动态监测,为后续的行为分析提供了数据依据。其次,针对网络交易中影响行为分析的关键因素,提出一种基于马尔科夫随机场(Markov Random Field, MRF)模型的行为意图分析方法。在方法中用户之间的交易可以用图形建模,点与点之间可以确定先验概率,提出多级因素算法来对模型中的交易关键因素进行合并而后使用置信传播算法对模型值进行求解,分析用户的行为意图。该方法有效地实现用户之间的交易模拟过程,并能够较好地判别出交易中的异常行为。最后,利用Matlab仿真工具对提出的基于MRF模型的用户行为分析方法进行仿真实验和性能评估,通过测试和分析验证了本文提出的方法的可行性和有效性。