本发明一种防御工业网络系统分布式拒绝服务攻击的方法，属于网络安全防御技术领域。本方法融合了深度学习和软件定义网络技术来构建防DDoS攻击的工业网络。深度学习技术进行攻击检测具有灵活准确的特点，SDN实现了工业网络的整体网络管理和流量控制。本发明基于AC‑GAN构建了一种深度学习分类算法，生成器可以为特定的标签生成数据，判别器通过重建标签信息来提高生成数据的质量。所述方法通过生成对抗性攻击样本提高模型的灵敏度，提高了在软件定义工业网络中检测对抗性DDoS攻击的准确率。本方法通过SDIN控制器提取和监控实时流量信息，当检测到攻击流量时，系统会自动触发攻击缓解功能，添加防火墙规则并下发丢弃的流表项策略，从而及时缓解DDoS攻击。