本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及一种光网络安全保护方法，包括通过部署在光网络中的采集设备，收集网络中的数据流量和操作行为，生成原始数据集；对所述原始数据集进行预处理，得到用于深度学习模型训练的特征向量；使用深度学习模型对所述特征向量进行训练，得到光网络安全保护模型；将实时采集的网络数据输入所述光网络安全保护模型中进行分析和判断，检测是否存在安全威胁，得到检测结果；若所述检测结果中存在安全威胁，则系统将自动采取相应的响应措施，本发明通过收集网络中的原始数据，利用深度学习算法对数据进行处理和分析，可以有效地检测和应对各种光网络安全威胁，提高数据传输的安全性和稳定性。