本发明公开了一种网络安全异常检测中深度学习模型的更新方法与装置，该方法包括：对不同网络安全场景的样本数据进行特征提取得到高维特征向量；输入至异常检测模型得到模型输入样本异常度值的原始输出值，对校正后的原始输出值进行漂移检测得到基于置信度的漂移检测结果；通过计算优化目标函数得到引起网络安全数据分布发生变化的漂移样本；利用漂移样本对异常检测模型进行模型重训练，通过计算模型重训练时的损失函数以优化模型参数权重，并基于优化后的模型参数权重以得到训练好的异常检测模型。本发明能准确的检测出分布的漂移，降低标注样本带来的人力开销，在拟合新环境的代表性样本的同时保证不会遗忘原有模型中的有效知识。