本发明涉及一种物联网设备的异常行为检测方法及系统。该方法包括：获取物联网设备的正常通信流量，并提取通信流量所有的行为特征向量；根据每一个物联网设备的行为特征向量中的样本属性确定行为特征数据集；对行为特征数据集进行K均值聚类学习，建立行为模型；根据行为特征数据集以及行为模型构建二元分类器模型；获取物联网设备的当前通信流量；利用二元分类器模型对当前通信流量进行判定，若当前通信流量为异常流量，阻断物联网设备的当前行为并进行报警；若当前通信流量为正常流量，提取当前通信流量的行为特征向量，将该行为特征向量更新为所述正常通信流量的行为特征向量，重新确定行为特征数据集。本发明能够提高异常行为流量的检测精度。