本发明涉及一种基于注意力机制的特殊人员行为风险预警方法及系统，包括：步骤一：采集特殊人员在被管理期间和被解除管理后的全周期静态数据和动态数据，构建样本数据集并进行预处理；步骤二：构建并训练特殊人员再次发生危险行为的风险预警模型；步骤三：采集待预警的特殊人员的静态数据和动态数据，通过步骤一的预处理，输入步骤二得到的训练好的特殊人员再次发生危险行为的风险预警模型，输出特殊人员自解除管理后五年内再次发生危险行为的概率。本发明提出了采用密集连接卷积网络DenseNet结合CBAM注意力机制，实现特征通道的加权和二维数据图中数据项的加权，聚焦有重要影响的因素，减少对非重点信息的关注，提高神经网络的计算效率和准确性。