Tóm tắt—Bài báo này trình bày kết quả nghiên cứu xây dựng giải pháp đánh giá và quản lý rủi ro an toàn hệ thống thông tin trong Chính phủ điện tử. Trong bài toán này, chúng tôi tập chung vào xây dựng (i) quy trình đánh giá, quản lý rủi ro an toàn thông tin (ATTT), và (ii) hệ thống phần mềm UET.SRA (Security Risk Assessment System)  hỗ trợ đánh giá, quản lý rủi ro theo quy trình đã xây dựng. Việc quản lý và đánh giá rủi ro ATTT được kết hợp theo các tiêu chuẩn trong nước và quốc tế bao gồm các quy trình trong ISO/IEC 27005:2011 và NIST SP 800-39, nhưng được tuỳ biến để phù hợp với thực tiễn của các cơ quan chính phủ. Hệ thống phần mềm UET.SRA đánh giá rủi ro ATTT dựa theo phương pháp kiểm tra các lỗ hổng và sự phơi nhiễm phổ biến (Common Vulnerabilities and Exposures – CVE); việc ước lượng rủi ro định lượng theo Hệ thống chấm điểm lỗ hổng phổ biến (Common Vulnerability Scoring System - CVSS) và Dự án mở về bảo mật ứng dụng web (Open Web Application Security Project - OWASP). Ngoài ra, UET.SRA còn cung cấp chức năng phân tích, phát hiện các lỗ hổng, các đoạn mã độc trong mã nguồn ứng dụng Web sử dụng công nghệ học sâu (deep learning). Kết quả thử nghiệm giải pháp UET.SRA tại Bộ Tài nguyên và Môi trường (TN&MT) bước đầu đã minh chứng được ý nghĩa thực tiễn và cho phép quản lý được các rủi ro ATTT đối với một số hệ thống trọng yếu của Bộ TN&MT. Abstract—This article presents the results of building a solution to access and manage security risks for the e-Government information system. We focus on building a process and software system UET.SRA to manage and assess security risks. The process was developed using a combination of international and domestic standards including ISO/IEC 27005:2011 and NIST SP 800-39, but customized to match the practice of government agencies. UET.SRA evaluates security risks based on CVEs vulnerability testing; quantitative risk based on CVSS and OWASP standards. In addition, UET.SRA also provides the function of detecting vulnerabilities and webshell in the source code of web applications using deep learning algorithms. The experimental results of UET.SRA at the Ministry of Natural Resources and Environment have initially demonstrated practical effectiveness in managing security risks for a number of critical systems.