本发明提供了一种面向复杂不确定不平衡数据集的工控异常检测方法，包括以下步骤：使用工业控制系统中真实复杂不确定且不平衡数据集，对异常检测模型进行有针对性的训练，得到一个基础模型#imgabs0#；训练AC‑GAN模型达到纳什平衡；使用合成训练数据集对异常检测模型进行训练；根据权重策略对两个结果进行加权组合，得到最终的分类判定。本发明在工控异常检测领域对于复杂不确定不平衡数据集的挑战做出了有效的应对，使得模型更适合真实工业环境中的数据特征，提高了异常检测的准确性和鲁棒性。