Durante el pico de la epidemia de COVID-19, la producción disminuyó y las empresas no pudieron entregar los bienes a tiempo, lo que traerá riesgos considerables al sistema de cadena de suministro. Modelar la difusión de riesgos en las redes de cadena de suministro es importante para la predicción y el control. Para estudiar la influencia de la información incierta en la difusión de riesgos en una red dinámica, este artículo construye un modelo de evolución dinámica basado en una hiperred para estudiar la difusión y el control de riesgos bajo información incierta. Primero, se construye un modelo de evolución dinámica para representar la topología de la red, que incluye la adición de enlaces, el reenrutamiento de enlaces, la entrada de nodos y la salida de nodos obsoletos que siguen el principio de envejecimiento. Luego, se discute la escala de difusión de riesgos con el Enfoque de Cadena Markoviana Microscópica (MMCA), y se analiza el umbral de riesgo. Finalmente, se verifica la consistencia de la simulación de Monte Carlo (MC) y MMCA mediante MATLAB, y se prueba la influencia de cada parámetro en la escala de difusión de riesgos y en el umbral de riesgo. Los resultados muestran que reducir la cooperación y la producción durante el período de riesgo, disminuir el factor de atenuación, mejorar la eficiencia del trabajo de los medios oficiales y aumentar la probabilidad de salida de nodos obsoletos en las redes de cadena de suministro aumentará el umbral de riesgo y frenará la difusión del riesgo.