本文面向任务关键型环境中的网络防御，提出了一种面向任务的网络态势感知（CSA）与决策支持框架。核心问题是如何在观测不完整、噪声较大的条件下，统一表示攻击方的推进过程、防御方的不确定性、任务影响以及防御决策支持。为此，作者设计了一个三层集成概率模型和可执行的仿真原型。模型包括：（i）攻击图模型，表示攻击者通过任务相关资产的可能推进路径；（ii）事件模型，通过贝叶斯推断将观测到的遥测数据转换为防御者后验信念；（iii）状态模型，将推断出的安全态势抽象为冲突状态和任务风险等级。这三个组件连接到一个单步防御行动规则，该规则在估计的残余任务风险与运营成本之间进行平衡。框架在NetLogo代理仿真中实例化，模拟环境划分为战术边缘区（TEZ）、任务操作区（MOZ）和企业支持区（ESZ）。作者通过数学一致性分析、遥测扰动下的局部鲁棒性评估以及代表性仿真轨迹对框架进行了评估。结果表明，该框架及其实现能够保持攻击推进、遥测驱动的 uncertainty 管理、任务影响评估以及以任务风险优先级为指导的成本感知防御决策支持之间的连贯关系。本文适合网络态势感知、入侵响应和任务保障领域的研究人员与安全架构师阅读，重点在于提供一个统一建模思路，将攻击图、贝叶斯推断与任务影响评估相结合，用于辅助防御决策。