网络互联产生的网络边界安全事件频发,网络边界所面临的安全态势并不乐观。如果不能全面有效的感知网络边界的安全态势状况,将会使得信息被窃取、破坏或者受到恶意攻击。基于此,论文开展基于时变马尔科夫模型的网络边界安全态势预测研究具有重要的学术意义和应用前景。论文首先对网络边界安全的整体状况进行调查分析,对安全态势预测技术及马尔科夫模型研究现状进行调研,结合网络边界特征及网络边界的安全需求,给出适用于网络边界的安全态势预测框架,从宏观的安全态势值预测和微观的告警预测两方面开展研究。具体研究内容如下:(1)针对加权马尔科夫链模型在态势预测方面的不足,引入组合状态,同时考虑时变因素,形成组合状态时变加权马尔科夫链模型,给出基于该模型的网络边界安全态势预测方法,以DARPA2000数据集作为实验数据对该模型进行验证,结果表明同时变加权马尔科夫链模型相比,组合状态时变马尔科夫链模型具有鲁棒性和更高的预测精度。(2)针对组合状态时变加权马尔科夫链模型稳定性弱的缺点,使用信度理论中的基本指派函数BPA表示状态的不确定性,形成信度组合状态时变加权马尔科夫链模型。仿真实验表明,该改进模型能够有效弥补组合状态时变马尔科夫链模型稳定性不足的缺陷。(3)微观角度针对安全告警信息预测,给出基于隐马尔科夫模型的安全告警信息预测方法,收集实际的网络边界中产生的告警数据作为实验数据,验证了该方法的有效性。最后,对所有的工作进行总结分析,并指明了今后努力的方向。