1.一种异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户的属性信息和待检测行为信息，并计算所述属性信息与预先存储的用户行为数据库中的属性信息的匹配度；

筛选出所述匹配度大于第一预设阈值的属性信息，并从所述用户行为数据库中获取与所述属性信息对应的历史异常行为信息；

从所述用户行为数据库中获取所述历史异常行为信息对应的异常行为序列，并获取所述异常行为序列中所述历史异常行为信息与所述历史异常行为信息对应的关联行为信息之间的关联关系；

根据所述关联关系获取所述待检测行为信息的关联行为信息，将所述待检测行为信息及其对应的关联行为信息组成待检测行为序列；

计算所述待检测行为序列与所述异常行为序列的相似度；

获取所述相似度大于第二预设阈值的待检测行为序列中的待检测行为信息，将获取的所述待检测行为信息判定为异常行为信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述待检测行为序列与所述异常行为序列的相似度的步骤包括：计算所述待检测行为序列与所述异常行为序列之间的转换代价，将所述转换代价作为所述相似度，其中，转换代价为由所述待检测行为序列转换到所述异常行为序列所需的最少编辑操作的次数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将获取的待检测行为信息判定为异常行为信息的步骤之后，还包括：将所述待检测行为信息的判定结果保存至所述用户行为数据库。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取用户的待检测行为信息的步骤之前，还包括：建立所述用户行为数据库；

所述建立所述用户行为数据库的步骤包括：

获取具有相同属性信息的历史行为信息中的历史异常行为信息和历史非异常行为信息；

获取历史异常行为信息对应的行为序列和历史非异常行为信息对应的行为序列；

根据获取的历史异常行为信息对应的行为序列和历史非异常行为信息对应的行为序列，获取异常行为序列；

将所述历史异常行为信息对应的关联行为信息，以及所述异常行为序列存储至所述用户行为数据库，其中，所述用户行为数据库的存储方式包括数据库或大数据存储库。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据获取的历史异常行为信息对应的行为序列和历史非异常行为信息对应的行为序列，获取异常行为序列的步骤包括：计算所述历史异常行为信息所属的第i类行为序列中的第j项行为信息与所述历史非异常行为信息所属的第k类行为序列中的第j项行为信息的匹配度，其中，i，j，k均为正整数；

判断所述匹配度是否大于所述第一预设阈值；

如果是，则将第j项行为信息从所述历史异常行为信息所属的第i类行为序列中删除；

对所述历史非异常行为信息所属的所有行为序列中的第j项行为信息重复执行上述步骤；

对所述历史异常行为信息所属的第i类行为序列中的所有项行为信息重复执行上述步骤；

获取最终的所述行为序列作为所述历史异常行为信息对应的所述异常行为序列。

6.一种异常行为检测系统，其特征在于，包括：

匹配度计算模块，用于获取用户的属性信息和待检测行为信息，并计算所述属性信息与预先存储的用户行为数据库中的属性信息的匹配度；

历史异常行为信息获取模块，用于筛选出所述匹配度大于第一预设阈值的属性信息，并从所述用户行为数据库中获取与所述属性信息对应的历史异常行为信息；

关联关系获取模块，用于从所述用户行为数据库中获取所述筛选出的历史异常行为信息对应的异常行为序列，并获取所述异常行为序列中所述筛选出的历史异常行为信息与所述筛选出的历史异常行为信息对应的关联行为信息之间的关联关系，其中，所述用户行为数据库的存储方式包括数据库或大数据存储库；

待检测行为序列生成模块，用于根据所述关联关系获取所述待检测行为信息的关联行为信息，将所述待检测行为信息及其对应的关联行为信息组成待检测行为序列；

相似度计算模块，用于计算所述待检测行为序列与所述异常行为序列的相似度；

判定模块，用于获取所述相似度大于第二预设阈值的待检测行为序列对应的待检测行为信息，将获取的待检测行为信息判定为异常行为信息。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，相似度计算模块还用于计算所述待检测行为序列与所述异常行为序列之间的转换代价，将所述转换代价作为所述相似度，其中，转换代价为由所述待检测行为序列转换到所述异常行为序列所需的最少编辑操作的次数。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：用户行为数据库建立模块；所述用户行为数据库建立模块还用于存储所述历史异常行为信息，所述历史异常行为信息所对应的关联行为信息，以及所述历史异常行为信息对应的异常行为序列。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述用户行为数据库建立模块还用于将存储所述待检测行为信息及其对应的判定结果。

10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述用户行为数据库建立模块还用于计算所述历史异常行为信息所属的第i类行为序列中的第j项行为信息与所述历史非异常行为信息所属的第k类行为序列中的第j项行为信息的匹配度，其中，i，j，k均为正整数；判断所述匹配度是否大于所述第一预设阈值；如果是，则将第j项行为信息从所述历史异常行为信息所属的第i类行为序列中删除；对所述历史非异常行为信息所属的所有行为序列中的第j项行为信息重复执行上述步骤；对所述历史异常行为信息所属的第i类行为序列中的所有项行为信息重复执行上述步骤；获取最终的所述行为序列作为所述历史异常行为信息对应的所述异常行为序列。