本发明公开了一种基于IP访问序列的异常访问行为识别方法，包括以下步骤：选定某IP的用户，根据该IP用户多天访问记录提取访问序列，基于访问序列构建反映该用户访问行为模式的概率前缀树，并根据设定的概率阈值对概率前缀树进行剪枝，定义概率前缀树相似度计算方法；基于该IP用户近期某段时间内的访问记录提取其访问序列，根据访问序列构建该用户近期的概率前缀树。计算该用户历史概率前缀树与其近期概率前缀树的相似度，相似度越大表明该用户的访问行为模式越稳定，其访问行为越正常；反之，表明该用户的访问行为模式异常性越显著。本发明能根据用户历史概率前缀树与近期前缀树的相似度分析计算，识别用户访问行为的异常情况。