日新月异的互联网技术高速发展,网络规模日益增大,各类重大安全问题频发,诸如Parton木马入侵、Wanna-Cry勒索病毒、网络蠕虫变种病毒以及个人隐私信息泄露窃取等。这些网络攻击威胁时刻对整个网络系统的安全防护机制和及时告警处理等都提出迫切需求,但是诸如防火墙技术病毒检测监督系统等都安全技术已经没法满足。政府企业和个人对于网络安全防御问题的关注和重视日渐加剧,安全态势感知技术就是本文针对这种情形提出的应对安全措施。首先通过多种主动和被动的探测技术搜集网络中各种关键安全态势数据,通过建立的安全态势多级指标体系进行安全态势指标处理。然后通过本文的态势评估和态势预测方法,及时自适应地对整个系统的安全状态进行确保。在研究国内外大量相关文献的基础上,本文重点从态势指标体系建立、态势感知技术研究两个方面进行深入研究,主要取得的成果如下:1、研究并建立安全态势多级指标体系。根据安全态势的特征提取、数据融合并且吸收已有的指标体系,建立本文的多级指标体系。重点内容包括指标体系的量化评估方法、映射方法、等级划分方法和基于该指标体系建立的态势感知模型。2、针对态势感知模型中的态势评估模块,通过结合蚁群算法和优化卷积网络结合得到本文的ACA-Inception-CNN态势评估方法。针对态势感知模型中的态势预测模块,通过结合粒子群算法和径向基网络得到本文的IPSO-RBF态势预测方法。并且通过实验验证本文提出的态势感知技术的可行性。