本发明涉及了一种网络安全态势预测方法及系统，所述预测方法包括如下步骤：计算每个历史预设时段内的攻击样本的态势值，获得态势值时间序列；根据BiLSTM模型的输入层的神经元的个数设置滑动窗口，利用滑动窗口对所述态势值时间序列进行划分，获得多个态势值时间子序列；以每个态势值时间子序列前m个态势值为输入样本，以态势值时间子序列的最后一个态势值作为输出结果，构建样本数据集；利用样本数据集和粒子群算法，确定BiLSTM模型的网络参数，得到训练后的BiLSTM模型；利用训练后的BiLSTM模型对未来预设时段的攻击样本的态势值进行预测。本发明基于粒子群算法和BiLSTM模型实现了未来时段的网络态势的预测。