El Internet Industrial de las Cosas (IIoT) se utiliza en diversas industrias para lograr la automatización e inteligencia industrial. Por lo tanto, es importante evaluar la situación de seguridad de la red de IIoT. Los métodos de evaluación de la situación de red existentes no tienen en cuenta la particularidad de los requisitos de seguridad de la red de IIoT y no pueden lograr una evaluación precisa. Además, IIoT transmite una gran cantidad de datos heterogéneos, que están sujetos a ataques cibernéticos, y los métodos de clasificación existentes no pueden tratar eficazmente los datos desequilibrados. Para resolver los problemas anteriores, este documento primero considera los requisitos especiales de seguridad de red de IIoT, y propone un método de evaluación cuantitativa de seguridad de red basado en el Proceso Analítico Jerárquico (AHP). Luego, se propone el método de promedio de submuestreo/sobremuestreo (AUOS) para resolver el problema del desequilibrio de los datos de ataque de red. Finalmente, se construye un clasificador de evaluación de la situación de seguridad de red de IIoT basado en la técnica de eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). Los experimentos muestran que el método de evaluación de la situación propuesto en este documento puede caracterizar de forma más precisa el estado de seguridad de la red de IIoT. El método AUOS puede lograr un equilibrio de datos sin generar demasiados datos, y no sobrecarga el entrenamiento del modelo. El clasificador construido en este documento es superior al algoritmo de clasificación tradicional.