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信任决策是可信计算中的关键环节,系统行为监控又是信任决策的基础。传统的异常监控方法使用单一的行为指标来描述系统,无法全面的得到系统的综合可信状态。本文提出了一种多维度可信行为指标体系中基于加权多核Fisher 鉴别(MWKFDA)的可信监控方法。MWKFDA结合核函数在处理非线性问题方面的优势以及不同核函数的特性,首先先对原始监控数据进行归一化预处理,再通过加权多核Fisher判断其状态,提高了系统对异常分类操作的准确性。最后,采用事件注入的方法对其有效性进行了对比验证,实验结果表明,MWKFDA能有效的提高系统异常行为的识别率。