El desarrollo del espacio subterráneo urbano ha aumentado las preocupaciones sobre la seguridad de la construcción de pozos de cimentación profundos. Este estudio realizó un monitoreo de series temporales de factores críticos que influyen en la seguridad y aplicó el modelo de red bayesiana basado en la cópula gaussiana (GCBN) para un análisis de confiabilidad integral de las estructuras de soporte de pozos de cimentación profundos. El modelo GCBN, que integra la gestión de datos multivariados de cópula de pares con el manejo de la incertidumbre de la red bayesiana, encontró que el asentamiento del edificio tiene el mayor impacto en la seguridad del pozo de cimentación profundo y reveló un índice de confiabilidad de 0.44 en un caso real, lo que sugiere una condición peligrosa. Con base en el índice de confiabilidad, se tomaron medidas de emergencia de manera oportuna. En comparación con los métodos de confiabilidad tradicionales, el enfoque presentado en este documento tiene en cuenta la dependencia entre los indicadores de monitoreo, lo cual está más alineado con las condiciones de ingeniería reales y tiene un valor de referencia significativo para la evaluación de la seguridad de las estructuras de ingeniería subterránea.