本申请公开了一种边缘计算场景的入侵检测方法及设备，所述方法包括：边缘计算节点获取入侵检测模型；根据本地计算资源、边缘侧应用以及连接的智能终端设备，确定所述入侵检测模型的联邦学习训练计划；根据所述联邦学习训练计划，确定训练数据集；根据所述训练数据集，对所述入侵检测模型进行更新，确定更新的入侵检测模型。本申请实施例通过联合边缘计算节点和智能终端设备，对入侵检测模型进行联邦学习训练，形成针对边端场景的更新的入侵检测模型，在保护用户数据隐私的同时，减轻了云数据中心的数据存储压力，能够更加准确、及时、合理的实现对边缘侧网络传输和智能终端设备进行入侵检测即时监控。