本发明公开了一种基于双重自注意的动态图异常检测方法，包括如下步骤：S1：DuSAG提取动态图的结构特征和时序特征进行异常边的检测；S2：DuSAG将结构自注意应用于图的随机游走采样得到的顶点序列，使DuSAG能够关注顶点序列中更加重要的顶点，以此增强图的结构特征学习；S3：DuSAG将时序自注意应用在不同时间戳的顶点嵌入上，使DuSAG能够捕获顶点的进化模式，学习图的时序特征。本发明引入结构自注意机制，关注更加重要的顶点，相比NetWalk增强了结构特征的提取。DuSAG引入时序自注意，学习顶点的进化模式，提取时序特征。DuSAG在检测异常数据有较好的效果以及双重自注意在异常检测的有效性。