本发明公开了一种基于自动机器学习的工控网络入侵检测模型构建方法，包括如下步骤：S1：构建自动机器学习框架；S2：将获取的工控网络入侵检测数据进行数据清洗处理，导入自动机器学习框架；S3：将目标工控网络数据输入至自动机器学习框架后，进行自动化特征工程处理；S4：自动地遍历分类机器学习模型，运用遗传编程的方法对每个机器学习模型进行超参的迭代优化；S5：选择训练模型进行遗传编程的自动超参优化，并进行交叉验证；S6：利用测试集进行验证，筛选出最优的入侵检测模型，并进行保存；S7：加载/部署构建完成的入侵检测模型，本发明能够有效提升工控入侵检测模型的效果，大大缩短模型构建的时间。