本发明公开了一种人脸攻击检测方法，该方法在接收到待识别的人脸图像后，调用识别网络对其进行特征提取，提取后调用分类器进行特征的识别分类，生成检测结果，其中，识别网络为经过预训练的深层卷积神经网络，可以自动提取多维度的、深层次的人脸图像特征；同时该网络经过多域训练样本进行分域训练生成，针对性的对域进行分类，分成不同的子域，使得识别网络在自动提取多维度的、深层次的人脸图像特征的同时，适应各种子域的影响，从而降低场景的不同带来的识别差异，提升模型的泛化能力。因此该方法可有效提升3D人脸面具检测精度，提升检测的泛化能力。本发明还公开了一种人脸攻击检测装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。