本申请提供了一种基于人工智能的边缘计算网关数据处理方法及网关，可以在扰动网关流量训练数据中实现流量异常检测网络的良好调试，此外，通过实时训练的纯净网关流量训练数据的多指示信息推理置信度，对上轮训练优化的对应各个指示信息的训练模板属性参考值进行调节，获得的实时训练优化的对应各个指示信息的训练模板属性参考值作为后一轮优化的对应各指示信息的纯净网关流量训练数据判定使用的参考值，完成不同轮优化采取的各指示信息的训练模板属性参考值的实时更新，提高在大量扰动网关流量训练数据中进行流量异常检测网络的训练的效果。