摘要： ：精确的网络安全风险预测能够动态地降低网络入侵的风险，还有助于提高网络稳 定运行的效率。作为信息安全的一个关键组成要素，传统的网络安全风险预测对网络资源的风 险值评估是静态的，存在安全风险动态预测偏差较大的问题。因此，为了提高网络安全风险实 时预测的准确性，提出了一种基于预测模型的网络安全风险实时预测方法。该方法首先根据网 络攻击序列和安全形势评估构建预测模型，然后将小波神经网络预测算法应用于攻击强度观测 序列的数据分析，并选取Ｍｏｒｌｅｔ小波函数作为激励函数。仿真实验结果显示：相比其他预测方 法，提出方法具有更高的网络安全风险预测准确性。