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为了对系统在不同环境下的可生存性进行准确的评价和比较，提出了一种基于序列蒙特卡罗的网络生存态势量化评估方法．首先建立系统动态模型，并利用该模型获取系统在当前时刻可生存性的先验PDF．然后在系统当前时刻观测值和观测似然模型的基础上，根据贝叶斯公式更新先验PDF．最后通过重采样，用加权样本组合逼近系统可生存性的真实后验概率分布．实验结果表明该算法具有定量描述、实时计算、动态跟踪等优点，是对网络生存态势评估的一个较好的解决方案．