1.一种基于web日志的关联分析方法，其特征在于，包括：
步骤s100：日志数据的标准化处理
使用web服务器+过滤脚本采集日志数据，所述日志数据包括：访问接口的路径urlpath、访问时间timestamp、请求体和返回体，并将日志数据统一转换成json格式数据；按照访问流程，将日志数据按sessionid分组，sessionid为会话的标识id；
步骤s200：获取日志中的事件行为链
在每组日志中，提取每条日志的访问接口的路径urlpath、访问接口的方法method和访问时间timestamp，并按照访问时间timestamp排序，作为事件行为链；
步骤s300：统计接口调用承接关系概率
分析经过分组和排序的日志数据，统计得出当前接口访问后的下一个接口访问次数较多的n个接口，存储格式为：
{
currentinterface：“当前接口信息”
nextinterfacelist：[nextinterface1,nextinterface2,…nextinterfacen]
}
得到群体的访问特征属性；
步骤s400：事件行为链的相似度匹配
计算用户单个会话的事件行为链数据，依次提取每个接口和它的下一个接口，存储到承接关系对象relationinstance中，其基本格式为：
{
currentinterface：“当前接口信息”，
nextinterface：“下一个接口信息”
}；
把每个relationinstance依次与群体的访问特征属性匹配：
如果nextinterface在nextinterfacelist中，即返回威胁得分为0，
如果nextinterface不在nextinterfacelist中，威胁得分为1；
将所有威胁得分累加，得到总的异常行为分值。