我们在量化风险管理方面做得越来越好了吗？

随着网络威胁变得越来越复杂和普遍，对有效风险管理的需求也变得前所未有的强烈。挑战不仅在于定义风险缓解策略，还在于以能引起企业领导者共鸣的方式量化风险。将复杂的技术风险转化为可理解和可操作的业务术语的能力已成为确保网络安全计划所需资源的关键组成部分。

如今，公司采用什么方法来量化网络风险？网络风险量化随着时间的推移发生了怎样的变化？让我们来一探究竟。

风险量化的演变

过去十年，风险量化发生了重大变化，从定性评估转变为更复杂的定量模型。早期，组织通常依靠热图和颜色编码风险图表等简单方法来表示其风险状况。虽然这些工具提供了对风险的基本了解，但它们缺乏为网络风险管理决策提供信息所需的深度和准确性。

信息风险因子分析 (FAIR)等方法的引入彻底改变了组织处理风险量化的方式。FAIR 提供了一个结构化的框架，用于以财务形式量化网络风险，使组织能够了解网络威胁的潜在经济影响。这种向财务量化的转变有助于弥合网络安全团队和高管之间的沟通鸿沟，因为在高管层，资源分配决策通常是基于财务考虑做出的。

FAIR 将风险分解为可衡量的组成部分，例如潜在损失事件的频率及其影响程度。FAIR 是一个全面的概率模型，它通过清晰地展示潜在财务损失来帮助组织了解和管理风险。它因能够创建可辩护、可重复的场景来为决策提供参考而受到青睐。

一种较新的风险量化方法正在逐渐流行，即持续威胁暴露管理 (CTEM) 框架。与传统的定期风险评估不同，CTEM 是动态且持续的，可让组织持续监控其环境中的漏洞和暴露情况。

该方法通常与网络风险量化 (CRQ)结合使用，后者可提供精细的按需风险评估。然后，CRQ 将网络风险转化为财务术语。此过程涉及评估网络威胁的可能性和潜在影响，以生成可用于决策的可量化指标。

CTEM 生成有关威胁暴露的连续数据流，这些数据可以直接用于 CRQ 模型。这种组合提高了风险量化的准确性和相关性，使组织能够更准确地了解其风险状况，然后可以将其传送给董事会。

量化网络风险通常需要各个部门之间的合作，包括：

近年来，风险量化和数据风险管理技术取得了重大进展。值得注意的发展包括预测分析和高级分析的使用增加。这些技术使组织能够更准确地预测潜在风险事件及其相关的财务影响。

过去，传统分析提供了对过去表现的洞察，并有助于理解历史模式。这对于生成标准报告和仪表板非常有用。但借助预测模型，高级分析可以提供更深入的实时决策和情景分析。模拟可用于模拟不同风险情景的概率和影响。掌握了一系列可能结果的信息后，组织就可以为最坏的情况做好准备。

风险管理面临的最大挑战之一是有效地向高管传达风险。从历史上看，这一直是网络专业人员的一大痛点，因为网络风险的技术性质使其难以向非技术高管传达其重要性。然而，近年来，这一领域取得了重大进展。

如今，网络安全团队使用以下技术向高管层传达风险：

财务影响转化：将技术风险转化为财务术语，例如潜在损失值或对收入的影响。这种方法有助于高管了解网络安全威胁对业务的直接影响。团队可能不会讨论漏洞的技术方面，而是以收入损失、罚款或声誉损害的形式来描述数据泄露的潜在成本。
与业务目标保持一致：这将网络安全计划与更广泛的业务战略联系起来。通过将风险管理工作与业务目标（例如市场扩张或监管合规）保持一致，CISO 可以展示网络安全如何有助于实现这些目标。
使用风险情景和分析：以情景的形式呈现风险（例如潜在的违规行为或系统中断）有助于非技术领导者直观地了解对业务运营的影响。预测分析和情景建模通常用于提供一系列结果，让高管层更清楚地了解风险的可能性和严重程度。