Как оценить риски в кибербезопасности. Лучшие инструменты и практики - Ричард Сирсен

представьте, что в тестовой группе вами задается небольшое повышение параметра «ущерб репутации», при этом в контрольной группе он остается неизменным. Как думаете, какие изменения (прямые или косвенные) вы увидите в первой организации? Снизятся ли в ближайшей или долгосрочной перспективе продажи? Станет ли труднее набирать новых сотрудников, стремящихся работать в престижных компаниях? Придется ли проводить дорогостоящие пиар-кампании, чтобы компенсировать последствия? Если вы сможете наблюдать хотя бы одно отличие клонированных организаций друг от друга, то уже будете на пути к выяснению, как его измерить.

Также полезно указать, зачем надо что-то измерить, чтобы понять, что именно измеряется. Цель измерения часто является ключом к пониманию того, каким оно на самом деле должно быть. Измерения всегда должны подкреплять какое-то решение, неважно, принимается ли оно единожды или регулярно. В случае измерения рисков кибербезопасности измерения, скорее всего, проводятся, чтобы лучше распределить ресурсы для снижения рисков. Цель измерения дает подсказки о том, что на самом деле означает измерение и как его проводить. А попутно может обнаружиться еще ряд потенциальных объектов, которые, возможно, также потребуется измерить для подкрепления соответствующего решения.

C определения объекта измерения действительно начинаются почти все научные исследования, включая по-настоящему революционные. Специалистам по кибербезопасности и руководителям следует уяснить, что некоторые вещи кажутся неосязаемыми только потому, что были плохо определены. Чересчур расплывчатые термины, такие как «потенциальная сила угрозы», «ущерб репутации» или «доверие клиентов», выглядят поначалу неизмеримыми, вероятно, лишь из-за того, что их значение не совсем понятно. Такие термины могут, по сути, представлять собой список отдельных и наблюдаемых явлений, для понимания которых каждому из них требуется дать определение. Далее в этой книге (особенно в главе 6) будут предложены способы разложения на подобные списки из более конкретных элементов.

Разъяснение цели измерений следует начать со значений некоторых других терминов, что уже неоднократно здесь использовались. Чтобы измерить кибербезопасность, надо разобраться с вопросами «Что подразумевается под кибербезопасностью?» и «Какие решения зависят от ее измерения?».

Для большинства людей повышение уровня безопасности все же должно означать нечто большее, чем, скажем, увеличение количества сотрудников, прошедших обучение по безопасности, или числа компьютеров с установленным новым защитным программным обеспечением. Если уровень безопасности повышается, то некоторые риски должны понижаться. В таком случае необходимо понять, что подразумевается под риском. Для прояснения этой проблемы требуется уточнить понятия «неопределенность» и «риск». Они не только поддаются измерению, но и являются ключевыми для понимания измерений в целом. Итак, давайте определим значения этих терминов и их измерений.

Значения неопределенности, риска и их измерений

Неопределенность – отсутствие полной уверенности, т. е. существование более чем одной возможности. Истинные итог/состояние/результат/значение не известны.

Измерение неопределенности – набор вероятностей, приписываемых набору возможностей. Например: «Существует 20 %-ная вероятность, что в течение следующих пяти лет у нас произойдет утечка данных».

Риск – состояние неопределенности, когда некоторые из возможностей связаны с убытками, катастрофой или другими нежелательными последствиями.

Измерение риска – набор возможностей, каждая из которых имеет количественную оценку вероятности и количественно выраженные потери. Например: «Существует 10 %-ная вероятность, что утечка данных повлечет за собой судебные иски на более чем 10 млн долл.».

Как задаются подобные вероятности, будет показано далее (сначала на основе техник из главы 7), пока же достаточно того, что мы определились с понятиями, с чего всегда и начинаются измерения. Были выбраны именно эти значения, поскольку они наиболее соответствуют нашему подходу к измерениям в описываемом здесь примере с безопасностью и ее ценностью. Однако, как вы увидите, они также пригодны для рассмотрения любых других проблем, касающихся измерений.

Теперь, когда имеются значения неопределенности и риска, появляется более эффективный инструментарий для определения следующих терминов, таких как «безопасность» (или «сохранность», «надежность» и «качество», но об этом позже). Говоря, что безопасность улучшилась, обычно мы имеем в виду, что конкретные риски снизились. С учетом приведенного выше определения риска его снижение должно означать, что вероятность и/или тяжесть последствий (убытки) снижаются для конкретных событий. Вот это и есть упоминавшийся ранее подход, помогающий измерить некоторые очень крупные вложения в IT-безопасность, включая модернизацию системы информационной безопасности министерства по делам ветеранов, обошедшуюся в 100 млн долл.

В общем, как только вы поймете, что имеете в виду, будете на полпути к измерениям. В главе 6 будут подробнее рассмотрены подходы к определению доступных для наблюдения последствий кибербезопасности, узнаем, как ослабить последствия нарушений кибербезопасности и как выяснить, какое решение необходимо принять (тогда мы снова обратимся к работе Рона Ховарда по анализу решений).

Методы измерения

Нас ведет к беде не то, что мы чего-то не знаем… К беде ведет знание, которое мы считаем истинным, но оно на самом деле ошибочно.

Марк Твен[3]

В разговоре о методах измерения кто-то может представить довольно буквальный пример с измерением времени простоя системы или количества людей, прошедших обучение по безопасности. То есть когда нет больших «неявных» совокупностей, которые нужно оценить, а имеется прямой доступ ко всем объектам измерения. Если на этом понимание человека о методах измерения заканчивается, то, несомненно, многое будет казаться неизмеримым.

Статистика и наука в целом были бы намного проще, если бы можно было непосредственно видеть все, что когда-либо измерялось. Большинство «трудных» измерений, однако, предполагают косвенные умозаключения и выводы. Это, безусловно, относится и к сфере кибербезопасности, в которой часто приходится на основе увиденного делать выводы о чем-то невидимом. Изучение совокупностей, которые слишком велики или динамичны, чтобы их можно было рассмотреть целиком, – вот в чем на самом деле суть статистики.

Кибербезопасность не является какой-то исключительной областью, не относящейся к сфере статистики. Статистика была создана именно для решения подобных проблем. Специалистам по кибербезопасности, убежденным в обратном, стоит внимательно перечитать высказывание Марка Твена, приведенное выше. Люди вроде них могут считать, что все правильно помнят и понимают достаточно в