为了保证国家安全,加快向网络强国迈进的步伐,为了在未来的网络战中占据有利的位置,建立大型的网络靶场项目具有重要的现实意义。网络靶场涉及大规模实验床构建技术(如虚拟化和仿真)、网络流量和用户行为模拟技术、实验建模及网络攻击武器库、实验管理与控制、数据采集和分析等多项复杂的理论和技术,是一个复杂的综合系统。网络靶场的建立为目前网络安全技术研究和攻防演练提供了真实有效的环境。首先研究了CloudStack平台的基本知识和具体部署,并与OpenStack进行选型比较后,确定CloudStack作为网络靶场的底层平台;同时详细分析了NS2和OPNET两种网络模拟器,用于构建节点模拟模型库,以备虚拟网络动态配置时生成模拟节点。为了在有限资源的情况下完成更多的试验任务,论文提出了使用保真度调整的方法来实现虚拟网络的动态可配置性,保真度调整模型具体选用基于经验模型的调整和基于智能决策的调整两种方式进行实现,其中,基于经验模型的调整方法简单有效,主要适用于初期;基于智能决策的调整采用基于案例推理和基于规则推理相结合的方法来实现,该方法得出的调整方案更加合理,适用于后期积累了大量实验数据的情况。最后,设计实现了虚拟网络构建的界面和数据库,并详细描述了使用方法和虚拟网络构建需要注意的问题。