本文提出了一种针对云环境中基因组数据存储的网络生物安全风险评估框架。随着基因组学数据的快速增长及其在医疗等领域的广泛应用，这些敏感数据的存储和传输面临独特的安全挑战，包括传统网络安全威胁和生物信息泄露风险。现有的风险评估模型往往未充分考虑基因组数据的特异性，例如数据泄露可能导致个人身份推断、家族遗传信息暴露乃至生物武器滥用等严重后果。为此，作者设计了一个包含资产识别、威胁建模、漏洞分析、可能性与影响评估、风险计算及缓解策略等模块的综合框架。该框架特别关注云存储环境下的多租户隔离、加密存储、访问控制、审计日志等关键安全控制点，并引入生物信息学特有的风险指标（如序列识别度、数据重标识风险）。通过案例研究（例如对某医院基因组数据云的评估），框架能够有效识别高优先级风险并提出针对性防护建议。实验表明，该框架比传统IT风险评估模型能更全面地覆盖网络生物安全风险，为医疗机构、云服务商和监管机构提供了可操作的风险管理工具。