一种基于深度学习高效工业控制协议解析方法，涉及一种工业控制协议解析方法，该方法从仿真平台和开源平台截获得工业控制系统流量数据报文，通过分析协议字段变化特征，采用无监督学习方法，投票专家算法（VE）对协议字段进行序列分割和格式特征推断。将经过处理字段序列特征作为输入，搭建加入注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型（BiLSTM‑AM）并进行训练，使用softmax作为协议字段分类器，并且根据分类结果来实现工业协议字段分类结果预测。本发明基于加入注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型，在未知工业协议预测和分类上达到了良好检测结果；解决了目前市面上多数网络协议逆向工具无法高效准确解析工业协议的问题。