随着信息技术的进步和发展,网络环境逐渐变得庞大和复杂,网络中的攻击类型也越来越多元化,网络安全也由原来的被动防御向主动防御的方向发展。网络安全态势感知技术就是在这样的环境中应时而生。网络安全态势感知技术能够评估网络当前的安全状况,并预测网络未来的发展趋势,具有重大的研究意义和实用价值。本文针对态势评估方法中权重确定的主观性较强和态势预测模型中预测精度较低的问题,重点对态势评估技术和态势预测技术进行了研究。此外,设计了本文的网络安全态势感知模型,制定了本文的态势评估指标体系,设计并实现了一套网络安全态势感知系统。本文的主要工作如下:1、对当前的网络安全态势感知模型和网络安全态势指标进行了系统研究和总结,结合本文研究,确立了本文的网络安全态势感知模型,制定了本文的网络安全态势指标体系。2、针对当前的网络安全态势评估方法中权重确定主观性较强的问题,提出了基于组合权重的证据推理评估方法。对当前证据推理方法中的权重进行主客观相结合的组合权重确定法。其中主观权重采用模糊层次分析法,客观权重根据证据数据动态计算。3、针对现有网络安全态势预测模型中存在的预测精度低、收敛速度慢等问题,提出了基于双向LSTM的网络安全态势预测模型,并用贝叶斯优化方法确定该模型的超参数,用Xavier初始化权值方法对模型进行优化。通过实验验证了该方法的可行性和优越性。4、设计并实现了一套网络安全态势感知系统。对该系统进行了需求分析、总体设计、详细设计和实现。