本发明公开一种入侵检测方法及系统，其由边缘节点对边缘侧自身的设备特征数据进行边缘入侵检测模型的构造，由云节点基于所有边缘节点的边缘入侵检测模型的模型输入和模型输出训练云节点的全局模型参数，其中，所述全局模型为基于贝叶斯深度学习的模型；同时云节点基于全局模型预测的误差精度自适应调整全局模型输入的采样数据量，本发明不仅能减少云节点通信传输的压力，还提升了云节点响应服务的能力。同时，本发明每隔一检测周期进行入侵检测模型的更新，全局模型的参数更新会随着边缘节点的数据分布的变动而变动，从而能提高入侵检测的准确率。