本发明提供一种数据全生命周期安全的分析方法，包括以下步骤：构造训练样本集，从数据集得到数据的每个生命周期安全事件的攻击次数，然后与层次分析法计算出的数据安全事件权重相乘，得到某时间监测点的数据安全态势值，最终得到与监测时间点相对应的关于态势值的时间序列构成实验数据样本集，还需要再将样本集划分为训练样本和测试样本；训练bagging算法模块集成v‑SVM的分析模型，bagging算法模块集成v‑SVM的分析模型使用最大为10个v‑SVM作为弱学习分类器，并且设定训练样本抽取比例为50％。本发明的有益效果是：对数据进行准确地安全态势分析。