本发明公开了一种配电通信网络安全态势感知与异常入侵检测方法，包括，对网络关键节点中的原始网络行为数据进行数据预处理，并整合为标准化训练数据集；基于随机森林算法，从标准化训练数据集中提取影响网络异常状态的关键特征指标；根据标准化训练数据集构建特征层森林，并结合所述关键特征指标训练特征层森林，计算连接权重；根据连接权值建立网络异常检测模型，识别网络攻击类型；本发明加快了宽度森林学习算法建模的训练速度，降低学习任务的复杂度；同时降低了模型复杂度，加快了学习收敛速度，提高了检测准确度。