随着计算机技术和互联网技术的飞速发展，人们对于信息系统的依赖程度日益增强。信息系统的使用在提高了人们生活效率的同时，也带来了许多信息安全问题，给人们造成严重的损失。因此信息安全风险评估的研究就显得尤为重要。　　本文参照传统的信息安全风险评估方法，以实现动态风险评估为目标，基于层次分析法和灰统计理论算法提出一种动态交互的风险评估方法，并结合应用实例，实现了对该风险评估的动态交互操作。这种风险评估的动态交互方法不仅能够帮助评估人员处理和分析大量数据，还能够通过调整控制措施来对风险等级进行可控操作。　　以动态交互操作的研究为基础，依照信息安全风险评估流程，结合威胁、脆弱性和控制措施等风险评估基本要素，以加强要素关联性分析和提高评估结果客观性为目标，提出一种层次分析法与贝叶斯网络相结合的信息安全风险评估方法。该方法通过层次分析法计算出各威胁指标的权重，根据各风险评估要素之间的因果关系构造贝叶斯网络，结合贝叶斯网络计算出的风险发生概率得出系统风险等级，针对威胁分析，利用贝叶斯推理，通过定义威胁、脆弱性概率的变化量，对信息系统进行综合风险分析，从全局角度把握风险态势并给出有效解决方案，实现风险的可控性。实例表明，该方法不仅可以针对控制措施提供有效的建议，还能在降低并转移风险上给出正确的判断。　　本文还将人工智能技术引入风险评估算法中，通过蚁群优化算法对贝叶斯网络进行学习和优化，降低贝叶斯网络的主观性，提高网络结构的可靠性。通过实例分析并与未优化的贝叶斯网络结构进行对比，证明了该方法的有效性和必要性。