本发明提供一种基于生成对抗网络的信息物理系统异常检测方法，包括：步骤一、建立由多个时间序列之间的非线性相关性组成的GAN模型，所述GAN模型包括构建为长短期递归神经网络LSTM‑RNN的生成器G和判别器D；步骤二、通过捕获时间序列的特征训练所述GAN模型；步骤三、将真实样本输入步骤二训练所得GAN模型的生成器G，生成器G根据真实样本生成合成样本，计算生成器G生成的合成样本与实际样本之间的残差，从而检测复杂信息物理系统CPS中的异常情况。本发明用于检测具有网络传感器和执行器的复杂多进程网络物理系统的异常，也就是网络攻击，解决了传统的检测技术无法应对CPS日益动态和复杂的问题。