本发明公开了一种异常行为检测方法、装置及存储介质，在使用深度学习的基础上，充分发挥了边缘服务器高响应、低延迟的优势，提出了一种基于无数据知识传递的异常行为检测方法。本发明可以保证在不访问原始数据集，不使用任何自然图像和标记数据的前提下，为边缘模型提供用于训练的合成图像数据集，并利用云端模型和边缘模型之间的分歧提高合成图像的多样性。经过实验证明，本发明的可行性高，经过训练的模型可运行于边缘设备，且在异常行为检测时准确率较高，且拥有低延迟、响应快的优势，有效克服了庞大复杂的云端模型无法在边缘设备运行的弊端。