本发明提供了一种网络入侵检测方法及其模型的训练方法、装置和服务器，该包括获取待检测的网络流量数据；通过预先训练完成的入侵数据检测模型，提取网络流量数据的特征数据，并基于特征数据确定网络流量数据是否是入侵数据；其中，入侵数据检测模型通过双向长短时记忆神经网络训练得到；入侵数据检测模型还用于为提取出的特征数据设置预设的权重值，该检测模型加入了注意力机制，既可以融合所有特征，又可以将关键特征赋予更高的权重，进而增强模型提取入侵数据序列信息的能力，提高了入侵检测的准确率。