本发明提供一种基于GRU‑CNN的综合能源网络安全攻击检测方法，包含步骤：S1、按时序采集网络节点的第一至第d类工作数据，建立第一工作数据集；S2、根据GRU‑CNN网络的门控循环单元的时间步长，基于所述第一工作数据集生成训练数据集和测试数据集，为所述训练数据集设置对应的标签；S3、通过所述训练数据集训练GRU‑CNN网络，其中训练数据集作为门循环控制单元的输入，通过门循环控制单元提取训练数据集的序列特征，并将该序列特征输入GRU‑CNN网络的卷积神经网络，通过卷积神经网络根据序列特征提取对应的多维度特征，并建立多维度特征到攻击类型的映射；S4、将测试数据集输入训练好的GRU‑CNN网络，得到综合能源网络的安全攻击类型的分类结果。