【摘要】针对传统网络系统安全评估方法在海量日志与实时流量场景下存在的精度不足、响应迟缓等问题，本文提出了一种基于大数据分析的网络系统安全风险评估技术。 通过分布式探针与精确时间协议（ＰＴＰ）同步预处理多源数据，结合结构化威胁信息表达／ 又一个荒谬缩写（ＳＴＩＸ／ ＹＡＲＡ）规则与孤立森林、自编码器模型识别风险，以层次分析法－通过准则间相关性确定准则重要性（ＡＨＰ⁃ＣＲＩＴＩＣ），构建多维指标并通过 Ｄ３． ｊｓ／ Ｇｒａｆａｎａ 可视化闭环评估。 案例分析表明：该技术将识别准确率提升至 ９８.２％，延迟降至１２０ ｍｓ，漏报率和误报率降至 ０.８％与 ０.６％，可解释性大幅增强。