随着互联网技术的飞速发展,网络已经成为社会和经济发展的强大推动力,各领域的发展对于网络的依赖程度越来越大,其安全问题的重要性逐渐凸显。面对网络内部存在的种种威胁,相对于传统的单点防护方式,网络安全态势感知能够更高效的解决网络安全问题,通过对网络内部能够引起网络态势变化的安全要素指标进行提取,完成态势评估和预测,为网络安全管理人员及时作出决策提供帮助。本文主要研究了网络安全态势指标提取,态势评估,态势预测三方面内容。对于网络安全态势指标提取,通过研究了网络内部安全指标的特性,将其进行分类处理,并给出了合理构建态势指标集的准则,避免盲目选取态势指标,影响态势评估和预测的结果。对于网络安全态势评估,设计了自下而上的层次化态势评估模型,选取模糊综合评价法完成对网络安全态势的评估,在模糊综合评价法对各指标分配权重时,利用了科学的层析分析法来确定各个指标之间的权重关系,有效的解决了受多因素影响的态势评估问题,最终得到预期的网络安全态势评估结果。对于网络安全态势预测,由于网络安全态势要素指标特征较多,且呈现非线性时间序列的特性,结合量子计算机制,本文设计了一种新型的量子神经网络模型,模型的输入均为离散序列,隐层节点为量子神经元,输出层为普通神经元,量子神经元包括0型和1型控制,由量子旋转门和多位受控非门组成,通过多位受控非门中目标量子位的输出反馈给输入端,从而整体记忆输入序列,利用受控非门输出中多位量子比特的纠缠获得量子神经元的输出,采用L-M算法对模型进行训练,该模型可以有效的利用要素指标的特征,解决了传统预测模型容易丢失要素指标特征的缺点,实验对比普通BP网络,该模型的收敛速度、逼近能力等特性均较好于普通BP网络。本文通过搭建了真实网络环境,对网络内实测数据进行提取,构建了网络安全态势指标集,完成网络安全态势评估,设计了基于量子神经网络的网络安全态势预测方案,对比传统的网络安全态势预测模型,本文设计的基于序列输入的量子神经网络预测模型在解决态势预测问题上具有较好的预测能力和预测精度,能够及时为网络安全管理人员提供决策帮助。