一种基于时序模型的异常AP检测方法系统，方法包括以下步骤：步骤1，采集正常AP数据和异常AP数据，进行数据预处理，将在时间维度上进行数据数值化；步骤2，以步骤1的数据预处理结果生成训练数据集，设置训练的时间窗口、训练输入数据和输出数据；步骤3，以步骤2的数据训练集，以设定的损失函数和梯度训练RNN时序模型，在模型训练完成后可得到保存的模型，用于模型预测；步骤4，使用步骤3保存的模型，以设定时间窗口的AP数据作为输入，预测下一时刻是否出现异常AP；步骤5，将步骤4的模型预测结果以可视化的形式予以展示。本发明用于对公共区域的异常AP进行检测及发现，防止被攻击者伪造钓鱼AP监听、窃取用户网络通信数据。