分布式网络环境下对用户网络信息安全性检测,能够真正解决网络安全问题。对网络的安全性进行检测,需要根据网络本体特征得到向量机类中心最远的距离,定义隶属度函数,完成对网络信息安全性检测。传统方法结合支持向量机理论对信息属性值进行划分聚类,最后将划分聚类结果输出,但忽略了建立隶属度函数,导致检测结果不准确。为解决上述问题,提出基于模糊支持向量机(FSVM)理论的分布式环境下用户网络信息安全检测方法。对用户网络信息梯度最大值进行自适应加权处理,得到输出用户网络信息关联指向性加权向量,结合模糊支持向量机理论实现用户需求本体特征指向性波束聚类,以模糊支持向量机类中心最远的距离作为度量定义隶属度函数,并以此为依据完成分布式环境下用户网络信息安全检测。实验结果表明,所提方法能够有效提升分布式环境下用户网络信息安全检测效率,且检测效果较好。