近年来，随着计算机技术和传感器技术的快速发展，多传感器数据融合已经成为一个新的学科方向和研究领域。人们通过对各类传感器所采集的大量数据进行分析、处理、综合，进而获得对观测目标及时、有效、全面地认识。本文在深入研究数据融合方法的基础上，结合课题需要，将其应用于网络安全状态评估中。本文所做的研究概括如下：一、针对D S证据理论在合成高度冲突证据时会产生有悖常理的问题，提出了一种新的消除悖论的方法。同时，考虑到采用D S证据组合公式计算融合结果时，计算量过大，会产生较大时延的问题，提出了基于矩阵分析的快速融合算法，和直接采用D S证据组合公式相比，该算法的计算量和所需的计算时间明显减少。二、构建了评估网络安全状态的宏观指标体系，将影响网络安全状态的因素划分为网络性能、网络行为以及网络安全隐患这三个宏观指标。最后具体定义了这三个宏观指标的子指标。三、介绍了不同的数据融合方法在网络安全状态评估上的应用研究。首先利用加权平均法融合网络中核心节点的出入流量比变化率，进而分析网络整体的流量变化情况。接着介绍了D S证据理论在入侵态势评估以及安全隐患动态严重性上的应用仿真，实验结果表明，利用D S证据理论不仅可以判断网络入侵类型，而且可以分析网络安全隐患的动态严重性。