本发明公开了一种基于社区特征选择的ICPS无监督在线攻击检测方法和设备，方法为：根据ICPS的历史多源特征数集构建特征网络，并基于社区检测方法自动划分得到多个特征子集，从中选择最佳特征子集进而获取训练数据；构建基于自编码器的攻击检测模型，使用训练数据进行训练；然后使用训练好的攻击检测模型对训练数据重构以获取重构误差，并根据重构误差计算攻击检测阈值；实时在线获取ICPS的多源特征数集，将其最佳特征子集作为在线检测输入数据，并使用训练好的攻击检测模型重构，得到对应的重构误差；最终通过与攻击检测阈值进行比较，确定ICPS当前时刻是否受到攻击。本发明可以有效缩减系统数据的特征维度，并提升攻击检测的准确率。