虽然网络安全技术发展迅速，但由于网络拥有复杂的结构、庞大的规模以及广阔的地域分布，加上网络攻击技术不断提升，目前网络安全形势仍十分严峻。传统网络安全技术偏重被动静态防护，而在大规模网络环境中，网络面临的威胁是多方面的，被动静态防护己无法适应动态变化的网络安全需求，容易造成“防御落后于攻击”的不利局面。　　针对目前的网络安全形势和需求，网络安全态势感知技术成为网络安全领域的一个研究热点，因此本文选择网络安全态势感知技术研究和系统实现作为论文的研究方向。　　本文概述了网络安全现状、现有网络安全技术的不足以及网络安全态势感知的相关基本概念，并阐述了研究目的与意义；详细论述了国内外网络安全态势感知技术的研究状况，并介绍了相关关键技术的研究，分析了现有研究的不足，尤其是网络安全态势感知模型的相关研究；针对当前网络安全态势感知模型涉及的数据源单一的缺点，深入研究了多源信启、融合技术，提出了基于多源信息融合的网络安全态势感知模型MIF-NSSAM，在对模型涉及的关键技术的实现中，采用多模式关联实现了态势要素获取，利用权重分析法实现了层次化态势评估，尤其采用D-S证据理论实现了态势预测，解决了预测过程和结果理解性不强的问题；在此基础上，设计了基于多源信息融合的网络安全态势感知系统原型MIF-NSSAS，包括各模块的功能、结构以及处理流程；搭建了具有多种异质设备的网络模拟环境，构建了MIF-NSSAS的原型框架，重点实现了网络安全态势预测模块，并在搭建的网络椟拟环境中对该模块进行了测试，对测试结果进行了分析，验证了本文研究成果的司行性和有效性。