本发明公开一种机器学习模型的安全应用方法及系统，该方法包括前端服务模型处理、先验信息提取、验证策略分析、后端验证模块处理、融合决策等步骤。本发明后端验证和前端服务机器学习服务模型相对独立，通过这种模块功能分离可以增强防攻击能力，提升机器学习模型的应用安全性；后端验证支持固有属性和外信息的多维度后端验证，验证方式更全面、更严格，适用于各种类型的机器学习任务的验证策略定义，针对前端服务机器学习模型的处理结果，可定义主特征的影响系数，根据影响系数灵活制定验证策略，适用于各类机器学习模型的应用场景，具有良好的灵活性、通用性。