随着网络的蓬勃发展,全球信息安全形势日益严峻复杂,层出不穷的安全攻击给企业信息安全管理体系带来了诸多挑战。安全风险会给企业资产带来巨大的经济损失,甚至会给企业的管理经营带来沉重的负面影响。因此针对企业信息安全风险评估的研究也显得尤为重要。风险评估过程中的评价标准和评价模型是评估过程的核心,而常用的模糊层次分析法存在对专家能力依赖性较高、计算过程较复杂等缺点,造成了在企业信息安全风险评估应用中的过程复杂、高成本和低效率等问题。为了解决上述问题,本文将传统的模糊层次分析法与细化评估指标和直觉模糊集相结合,并针对模糊一致性判断矩阵的构建过程进行了优化。本文首先搭建构建了通用的信息安全层次结构,将细化标准问卷结果以直觉模糊数形式引入模型,通过综合计算获得最终的风险值;其次将支持向量机与信息安全风险评估结果相结合,提出了基于Bagging集成策略与组合核函数的BCK-SVM模型,并通过实验验证了该模型的有效性;最后利用Flask框架实现了信息安全风险评估系统。通过案例验证表明,本文提出的信息安全风险评估方案与案例企业的实际风险等级相符,评估过程更为客观高效;实验结果验证了基于支持向量机的评估模型的有效性,为今后企业进行高效准确的信息安全自检提供了参考价值。