本发明公开了一种基于改进的隐马尔可夫模型的复合攻击预测方法及装置，该方法包括：获取单步攻击序列；将所述单步攻击序列输入到训练出的隐马尔可夫模型中，得到复合攻击的发生概率，其中，所述隐马尔可夫模型先根据所述单步攻击序列确定出对应的复合攻击，进而确定出该对应的复合攻击的发生概率，所述隐马尔可夫模型在训练时采用Forward‑Backward算法以及Baum‑Welch算法进行参数优化。本发明实现了较为准确的预测遭受复合攻击的风险的有益效果。