在信息安全领域,对信息系统进行风险评估十分重要,其最终目的是要指导决策者在“投资成本”和“安全级别”这两者之间找到平衡,从而为等级化资产风险制定保护策略和缓和计划.随着信息安全风险评估方法的不断发展,由于传统的风险评估方法对数据处理比较单一,对于系统总体风险评估较为薄弱.文中提出一种基于数据融合和隐马尔可夫模型的概率风险评估方法.使用数据融合技术,将多种安全工具提供的信息加以智能化分析、综合,产生比单一信息源更精确、完全和可靠的数据.基于数据融合模型的输出,使用隐马尔可夫模型进行风险评估,可以预测信息系统未来的安全状态,并通过用户的视角探索可能的安全状态,动态地量化企业信息系统资产,通过整合不同来源的信息,利用专家给出的概率信息确定动态变化资产未来的风险级别.