本文提出了一种全面的智能决策支持系统模型，旨在网络威胁的动态条件下确保军事信息系统的网络弹性。研究对有关提高信息系统内网络威胁检测与预测效能的方法和模型，以及确保这些系统网络弹性的可能方法之科学文献进行了分析。明确了现有解决方案的优点与缺点，并对三种主要方法进行了比较分析，这些方法包括经典决策支持系统、智能决策支持系统以及用于确保网络弹性的自主智能体系统（多智能体系统、自主网络防御智能体）。所提出的架构基于数学突变论来描述系统稳定性的非线性动力学并预测SIEM模块数据流中的关键转换，基于聚类分析方法（即k-Means算法）对从稳定到临界的安全状态运行模式进行分类，从而能够识别可能导致系统发生灾难性变化的异常。采用统计和时间方法来预测作为SIEM模块不稳定指标的分岔点。还采用了多目标优化方法，该方法反映了系统的决策支持系统组件，并负责基于最小化风险、时间和成本的指标做出决策。该系统架构通过活动图、状态图和序列图进行呈现。