这篇论文提出了一种基于贝叶斯网络（Bayesian Network, BN）的决策支持系统（Decision Support System, DSS），旨在帮助基础设施运营商在面对日益复杂的异构开源网络环境时，能够高效地选择合适的安全工具或机制。随着网络中互连组件和移动部件数量的增加，运营商需要维护跨领域、跨工具的跨学科知识，以确保系统正常运行。本文设计的DSS框架能够捕捉用户对不同领域安全三要素（机密性、完整性、可用性）的高层需求，并通过贝叶斯网络模型进行推理，输出最匹配这些需求的安全工具列表。系统架构和建模过程与理论框架保持一致。实验评估从时间效率和预测准确性两个维度验证了其性能。该研究的主要贡献在于提供一个可理解、可扩展的框架，以适应不同的安全需求和贝叶斯网络模型，从而降低人工决策负担。适合网络安全运维人员、安全架构师以及决策支持系统研究者阅读。