本发明公开了一种基于大数据的用户行为监测方法，包括：获取第一预设时间段内的若干个用户及其历史行为记录和标识信息；以所识信息作为目标变量，以所述若干个用户的历史行为记录作为输入参数，采用朴素贝叶斯算法进行训练，得到每一标识信息的执行概率；以标识信息作为目标变量，以待监测用户的历史行为记录作为输入参数，采用朴素贝叶斯算法进行预测，得到所述待监测用户的用户概率；获取所述待监测用户的标识信息及其对应的执行概率；根据所述待监测用户的用户概率与所述标识信息的执行概率，确定所述待监测用户是否存在风险。本发明解决了后台数据库因不断增加的数据表和交叉访问的需求产生的用户行为监测问题。本发明还涉及区块链及人工智能技术。