本发明提供了一种基于深度学习的用户异常行为特性分析系统及使用方法，包括特征提取模块、时间特性分析模块、空间特性分析模块以及整合异常分析模块；所述特征提取模块用于根据用户行为；所述时间特性分析模块用于拼接经标码的基础特征以及该基础特征的时间度量指标；所述空间特性分析模块用于获取同一角色用户的经标码的基础特征，并对空间共用组模型实现训练；所述整合异常分析模块用于根据所述时间表征模型所获取的时间样本重建误差以及空间共用组模型所获取的空间样本重建误差；应用本技术方案可实现用户行为历史基线和同行基线的同步建立，进而提升内部威胁检测方案的性能。