随着互联网的飞速发展,各种各样的网络攻击手段层出不穷,网络安全问题面临巨大挑战。对此,企业、组织、研究机构等为保护重要信息和减少经济损失部署了大量的网络安全设备。虽然这些设备起到了一定的作用,但面临层出不穷的多种新型攻击手段时,仍不能满足正常人们的高需求。因此,专家及学者提出了网络安全风险评估,评估当前网络面临的风险,提前做好预防,起到较好的防范作用。但是由于目前网络的复杂性、庞大的规模、攻击手段多样,使其在实时性、有效性、表征性相对具有一定的局限性。所以,研究出一种高效的风险评估方法迫在眉睫,并且该研究具有较为重要的理论意义和实用价值。首先,本文对目前的网络安全评估研究成果和现状进行了分析,介绍了网络安全风险评估的概念,对网络安全风险评估的原理、流程以及评估种类进行了总结和分析,并系统分析了基于人工免疫评估法、层次分析法评估法和数据融合评估法等网络安全风险评估方法,为论文的研究奠定了基础。其次,本文设计了基于体温的网络安全风险评估模型(network security risk assessment model based on body temperature,NSAM-BT),详细叙述了本模型的设计思想,并设计模型阶段划分,以及分析模型与免疫系统的映射关系。再次,以该模型为基础,分析了各类检测器的实时动态演化过程,采用非恒定的r连续位匹配算法降低漏检率或误检率,并建立了抗体浓度定量计算模型并定理证明。最后,建立了网络体温评估模型,定义风险级别对应的温度范围,将体温值域映射到定义的温度区域内,通过体温评估网络风险。本文通过大量的仿真实验证明了该方法的可行性和有效性。本文设计了实验环境下的网络拓扑图,通过定义定理理论证明了方法的可行性和有效性,在搭建的实验环境下仿真实验再次证明方法的可行性和有效性。在相同条件下,该方法和其他方法进行了仿真实验对比,得出本文方法在不影响整体性能的情况下的高效性。