本发明涉及一种基于机器学习算法的网络安全态势预测方法及系统。所述方法包括：基于随机森林对网络安全态势数据集中的样本特征进行特征选择和预处理，生成筛选后数据集；计算筛选后数据集中每条网络流量样本的真实态势值；根据滑动窗口大小对态势值数据集进行划分，得到训练集和测试集样本；采用遗传算法对网络安全态势预测模型隐含层神经单元个数进行优化，生成具有最优参数的网络安全态势预测模型；采用训练集和测试集样本对网络安全态势预测模型进行训练和测试，生成训练好的网络安全态势预测模型以进行网络安全态势预测。本发明方法构建了收敛速度更快且模型简易的网络安全态势预测模型，能够提高网络安全态势预测的速度、准确率和真实性。