本发明涉及图像异常检测技术领域，公开了基于高效动态时间特征嵌入方法的动态图中异常检测方法，包括以下步骤：S1、通过DyTEF提取动态图的结构特征，并将节点映射成高维空间向量；S2、提取块内图的时序特征，并把之前块内图的时序信息迁移到当前块中；S3、得到每条边的异常分数，以找出异常边数据。本发明通过在动态图的时序特征提取上，采用了带有记忆向量多头注意力机制来分块地提取特征，而块内每张图的特征提取都是并行地，这大大提高了算法的并行度，提高了算法效；此外，通过记忆力向量的学习与传递，还能提高算法的保存时序特征的能力，让模型提取时序特征更加的完整，从而提高了异常检测的性能，实现全面地异常检测。