Mô hình xây dựng dựa trên mạng Bayesian động (DBN) kết hợp với đánh giá mờ, cho phép phân tích mối quan hệ nhân quả giữa các sự kiện và tình huống bảo mật. Các nút tình huống và sự kiện được liên kết theo cấu trúc thời gian, hỗ trợ đánh giá xu hướng và ra quyết định phòng thủ. Mô hình nhận diện các yếu tố như trạng thái mục tiêu, hoạt động cảm biến, thiệt hại tiềm tàng và khả năng phục hồi. Phương pháp đánh giá sử dụng AHP và lý thuyết tập mờ để xác định mức độ đe dọa. Kết quả mô phỏng cho thấy DBN phản ánh chính xác hơn so với mạng Bayesian tĩnh, giúp cải thiện khả năng nhận thức tình huống và hỗ trợ ra quyết định phòng thủ hiệu quả trong môi trường mạng phức tạp.