基于深度学习的网络入侵检测模型面临模型结构复杂、部署效率低及流量数据类别不平衡的问题。针对这些问题，提出了一种结合知识蒸馏和类别权重焦点损失的网络入侵检测方法。该方法以精度高、参数量较多的入侵检测模型作为教师模型，与小型学生模型生成蒸馏损失；引入增加类别权重的焦点损失函数作为学生损失；结合蒸馏损失与学生损失生成总的损失函数优化学生模型。实验结果表明，该方法性能相较于非蒸馏模型在各项指标上均有一定提升。
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