网络安全态势评估是信息安全领域的研究热点问题. 为了解决现有评估中过度依赖专家经验问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的网络安全态势评估方法. 该方法融合多源态势信息,利用基于遗传算法优化反向传播( Back propagation,BP)神经网络来获得D-S证据理论的基本概率分配(Basic probability assignation,BPA),由D-S证据理论对BPA依次进行合成计算,弱化人为因素对BPA的影响,提高BPA的预测精度和网络安全态势识别率. 通过真实网络环境的实验验证了该方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性.