针对网络安全态势预测模型预测精度不高、收敛较慢等问题，提出了一种基于改进粒子群优化极限学习机（IPSO-ELM）算法的预测方法。首先，通过改进粒子群优化（PSO）算法中的惯性权重和学习因子来实现两种参数随着迭代次数增加的自适应调整，使PSO初期搜索范围大、速度高，后期收敛能力强、稳定。其次，针对PSO易陷入局部最优的问题，提出一种粒子停滞扰动策略，将陷入局部最优的粒子重新引导至全局最优飞行。改进粒子群优化（IPSO）算法既保证了全局寻优的能力，又对局部搜索能力有所增强。最后，将IPSO与极限学习机（ELM）结合来优化ELM的初始权值及阈值。与ELM相比，结合IPSO的ELM的预测精度提高了44.25%。实验结果表明，与PSO-ELM相比，IPSO-ELM的预测结果拟合度可达到0.99，收敛速度提升了47.43%。所提算法在预测精度和收敛速度等指标上明显优于对比算法。

变精度粗糙集理论能有效处理带噪声的数据，但其移植性较弱。针对这种情况，引入阈值参数 α，提出了一种改进的变精度粗糙集漏洞威胁评估模型。首先，根据漏洞特征属性建立评估决策表；然后，使用 k均值算法对连续属性进行离散化处理；接下来，通过多次计算，调整参数 β和 α的值，进行属性约简并提取概率决策规则，构造决策规则库；最后，将测试数据与规则库进行匹配，得到漏洞威胁评估结果。仿真实验表明，所提方法的评估正确率比改进前提高了19.66个百分点，并且移植性有所增强。

针对远程网络评估问题，提出一种基于线性加权算法（LWT）的远程网络评估方法，并用VBScript语言和动态网页技术相结合加以实现。在此基础上，构建了系统的体系结构，设计了查询、排名、计算、用户管理等功能模块和后台数据库。对于远程网络评估方法的核心问题，即如何用VBScript语言在ASP程序中实现线性加权算法进行了详细讨论，并以实例验证了方法的可行性和有效性。该方法能够综合考虑多种评价因素对评价结果的影响，客观性和公正性较好。