一种基于任务导向与混合学习的网络数据流特征提取方法，属于网络安全技术领域，首先对于收集到的网络数据流数据明确具体任务目标，目标包括识别网络攻击行为、分析网络流量模式等；然后对网络数据流数据进行数据清洗(去除冗余和无效数据)等预处理操作；之后搭建卡方‑决策树模型进行特征提取工作，对提取出的特征进行评估和优化；最后进行流量分析的相关任务。本发明能够根据不同的任务目标(如网络攻击识别、流量模式分析、网络负载预测等)，高效地从网络数据流中提取出有价值的特征，并通过不断优化和改进，适应不断变化的网络环境，以保障网络安全、提升网络运营效率，满足现代网络管理的迫切需求。