本发明属于网络安全技术领域，提出一种工业物联网联邦入侵检测方法、装置及介质。针对工业物联网各边缘节点数据存在异质性的特点，提出该方法，在联邦学习中通过聚类的方式为具有相似数据分布的边缘节点共同训练一个有效的入侵检测模型。通过对边缘节点性能指标时间序列的聚类映射出各个边缘节点数据分布之间的关系，并促进具有相似数据分布边缘节点的知识共享，有效的解决了非独立同分布数据情况下联邦学习模型的建立问题。在每轮通讯中，通过肘关节曲线来自动确定边缘节点的最佳划分方式，能够保证模型的快速收敛。采用多个通信轮次的性能指标进行聚类，降低了边缘节点被错误划分的几率，提升了模型的准确率。