本发明提供一种基于人工智能决策树的分层检测软件行为缺陷的方法和系统，首先对软件进行测试，测试之后形成相应的数据，利用所述历史数据构建人工智能决策树，提取软件行为的分类规则，然后在软件运行过程中，针对软件运行时的软件行为，对信息系统建立基于系统层、状态层和功能层的分层检测软件行为缺陷的模型，先检测系统层和状态的风险行为和异常行为，在所述系统层和状态层中无软件行为缺陷时，再进行功能层检测。采用本发明的方法与传统的缺陷检测方法进行对比，在软件运行过程中发现缺陷后准确定位缺陷产生原因的时间比传统的检测方法有了明显提升。