为提升业务效率,拓展管理范围,企业使用了大量的信息系统。然而,在信息系统上发生的任何非法的入侵行为都可能会导致诸如信息泄露、网络诈骗、数据遗失等问题,给企业带来严重的后果,因此,网络安全成为企业信息化领域的一项重要工作。现有的信息系统安全保障方式主要有密码认证、持有物认证、基于生理特征的认证,但这些措施仍不能完全防止入侵者的闯入。因此,企业信息系统安全保障机制仍是一项重要的研究课题。本文认为,（1）在网络环境下企业信息系统的用户,其操作行为模式具有独特性和演变性;（2）用户操作行为模式的演变性会降低可信交互辨识的效果。为此,从人因工程的角度,研究网络环境下人的操作行为模式的建模方法和操作行为演变的检测方法,据此构建可信交互检测模型,用于交互过程的可行身份认证,以保障企业信息系统安全。使用贝叶斯网络构建一种基于用户操作行为的可信交互检测模型,对操作行为进行检测证明其行为模式具有独特性;对长期用户行为逐时递推检测揭示其行为模式的演变,通过迁移学习策略优化可信交互检测模型,为企业信息系统提供一种新的动态的安全防护方法。某高校图书出版社的ERP系统日志记载有所有员工从2011年至2017年2,573,993条操作记录。从中提取用户操作行为数据,并进行特征分析和选择。以贝叶斯网络构建基于用户行为的可信交互检测模型,将用户行为分为可信行为和不可信行为。经验证,静态的可信交互检测模型的精确率（P）可达99.46%,错误接受率（FAR）在6%以内。对用户操作行为中的业务类和时间类特征进行分析,发现特征分布情况发生变化,即用户的行为模式发生了改变,表现出随时间演变的特性。使用逐时递推将不同时段的行为数据输入同一个可信交互检测模型,证实用户行为模式的演变会影响可信身份识别的效果,精确率最低仅68.67%。使用迁移学习策略优化的可信交互检测,按季度为时间单位对可信交互检测模型中的学习数据进行更新迭代,能在准确识别不可信行为的前提下,对可信行为的精确率有明显提升,达到93.61%及以上。最后本文研究了国内外相关法律法规,确保本研究合法且不侵犯用户及企业的权益。