In den meisten Bereichen des alltäglichen Lebens ist der Mensch auf moderne Technologien und damit auf das zuverlässige Funktionieren der darin enthaltenen Elektronik angewiesen. Dadurch erhöht sich die Gefahr, durch bewusst hervorgerufene elektromagnetische Störungen negativ beeinflusst zu werden. Hierbei lässt sich die Störwirkungskette in drei Gruppen einteilen: Störquellen, Kopplungswege und Störsenken.In vorhergehenden Untersuchungen wurden diese drei Gruppen ausführlich, jedoch nur für sich selbst, behandelt. Zur Bestimmung des Risikos eines elektronischen Systems im Falle der elektromagnetischen Störbeaufschlagung ist es notwendig die Störwirkungskette ganzheitlich zu betrachten. Deswegen müssen Informationen aus allen drei Gruppen unter Beachtung ihrer statistischen Unsicherheiten zusammengeführt werden. Zum heutigen Zeitpunkt existiert auf dem Gebiet der elektromagnetischen Verträglichkeit jedoch noch kein Verfahren, mit dessen Hilfe diese Informationen auf eine strukturierte Weise kombiniert werden können. Ansätze für ein solches Verfahren können aus den Bereichen Luft- und Raumfahrt und der Nukleartechnik abgeleitet werden. Hier werden schon seit mehreren Jahren komplexe Systeme mit statistischen Methoden der Risikoanalyse untersucht. Daher werden in der vorliegenden Arbeit Methoden aus der klassischen Risikoanalyse untersucht und für den Fall der bewusst hervorgerufenen elektromagnetischen Störung angepasst.Zur Risikoanalyse eines elektronischen Systems wird eine schrittweise Vorgehensweise entwickelt, bei der sowohl technische Parameter wie Amplituden als auch nicht-technische Parameter wie Zugangsberechtigungen in die Analyse einbezogen werden. Die statistischen Unsicherheiten der jeweiligen Elemente finden hier explizit Anwendung. Am Ende der Analyse, bei der Methoden aus der klassischen Risikoanalyse und Methoden der elektromagnetischen Verträglichkeit kombiniert werden, ist es möglich, das Risiko des Systems zu quantifizieren. Darüber hinaus wird es durch Erweiterung der klassischen Importanzanalyse möglich, diejenigen Parameter im System zu identifizieren, die am meisten zum Risiko beitragen. Hierdurch kann das Risiko einer bewusst hervorgerufenen elektromagnetischen Störung wirtschaftlich reduziert werden. Die Anwendbarkeit der entwickelten Vorgehensweise wird am Beispiel eines realen Systems demonstriert.