استانداردهانرم‌افزار و تکنولوژی حسابرسیهوش مصنوعی در حسابرسی

استاندارد FAIR: راهنمای کامل مدیریت ریسک سایبری و هوش مصنوعی

استاندارد FAIR چیست و چرا اهمیت دارد؟

استاندارد FAIR (تحلیل عاملی ریسک اطلاعات) تنها مدل کمی استاندارد بین‌المللی برای امنیت اطلاعات و ریسک عملیاتی است. این استاندارد یک رویکرد مبتنی بر ریسک برای امنیت سایبری و هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

FAIR مدلی برای درک، تحلیل و کمی‌سازی ریسک سایبری و ریسک عملیاتی بر حسب معیارهای مالی فراهم می‌کند. برخلاف چارچوب‌های ارزیابی ریسک که خروجی خود را بر نمودارهای رنگی کیفی یا مقیاس‌های وزنی عددی متمرکز می‌کنند، FAIR پایه‌ای برای توسعه یک رویکرد قوی برای مدیریت ریسک اطلاعات ایجاد می‌کند.

با استاندارد FAIR می‌توانید:

  • در مورد ریسک با یک زبان مشترک صحبت کنید.
  • نگاهی پورتفولیو-محور به ریسک سازمانی داشته باشید.
  • با استفاده از یک مدل ریسک پیشرفته، تصمیمات مرتبط با ریسک را به چالش بکشید و از آن‌ها دفاع کنید.
  • درک کنید که زمان و پول چگونه بر پروفایل امنیتی شما تأثیر می‌گذارد.

اجزای مدل ریسک FAIR

اجزای مدل ریسک FAIR به طور خاص برای پشتیبانی از کمی‌سازی ریسک طراحی شده‌اند:

  • یک طبقه‌بندی و هستی‌شناسی استاندارد برای ریسک اطلاعاتی و عملیاتی.
  • چارچوبی برای تعیین معیارهای جمع‌آوری داده.
  • مقیاس‌های اندازه‌گیری برای عوامل ریسک.
  • یک ساختار مدل‌سازی برای تحلیل سناریوهای پیچیده ریسک.
  • ادغام با موتورهای محاسباتی مانند Safe Security برای محاسبه ریسک.

قابلیت‌های تحلیل ریسک FAIR مکمل چارچوب‌های مدیریت ریسک موجود مانند NIST، ISO، OCTAVE و ISACA است و شکاف کمی‌سازی ریسک را که در این چارچوب‌ها وجود دارد، پر می‌کند.

FAIR-CAM™: سنجش ارزش کنترل‌ها

FAIR-CAM™ (مدل تحلیل کنترل‌های FAIR) توسعه‌ای از استاندارد FAIR است که نحوه عملکرد فیزیولوژی کنترل‌ها را با توصیف تأثیر آن‌ها بر فراوانی و بزرگی رویدادهای زیان، مستند می‌کند. این مدل به شما امکان می‌دهد تا ارزش هر کنترل را بر اساس واحدهای مشخص (مانند فراوانی، احتمال یا زمان) به جای مقادیر ترتیبی ذهنی مانند “۱ تا ۵” یا “قرمز/زرد/سبز” اندازه‌گیری کنید.

مزایای FAIR-CAM™:

  • استفاده از اندازه‌گیری تجربی کارایی و ارزش کنترل.
  • در نظر گرفتن عملکرد کنترل‌های فردی و همچنین اثرات سیستمی.
  • استفاده مؤثرتر از تله‌متری امنیت سایبری.

این مدل به چارچوب‌های کنترلی محبوب مانند NIST 800-53، CIS Controls و ISO 2700 نگاشت شده است تا به سازمان‌ها کمک کند بر کنترل‌هایی که بیشترین اهمیت را دارند تمرکز کنند.

FAIR-MAM™: ارزیابی اهمیت رویدادهای سایبری

FAIR-MAM™ (مدل ارزیابی اهمیت FAIR) استانداردی است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا اهمیت ریسک و حوادث امنیت سایبری را ارزیابی کنند. این مدل عامل بزرگی زیان در مدل FAIR را گسترش می‌دهد و یک طبقه‌بندی دقیق‌تر از دسته‌های زیان ناشی از حوادث سایبری ارائه می‌دهد.

این مدل به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا:

  • تأثیر حوادث سایبری را کمی‌سازی کرده تا بتوانند ریسک بااهمیت را به سرعت و با قابلیت دفاع قانونی گزارش دهند.
  • ریسک مالی را به صورت داخلی برای تصمیم‌گیری در مورد سرمایه‌گذاری‌های امنیت سایبری گزارش دهند.
  • یک جدول زمانی از چرخه عمر چند ساله کل هزینه یک حادثه ایجاد کنند.

برای مشاهده نمونه تحلیل‌ها بر اساس این مدل، می‌توانید به وب‌سایت How Material is that Hack مراجعه کنید.

FAIR-TAM™: اندازه‌گیری و مدیریت ریسک شخص ثالث

ریسک شخص ثالث، فروشنده یا زنجیره تأمین، نقطه کور اصلی دفاع امنیت سایبری است. FAIR-TAM™ (مدل ارزیابی شخص ثالث FAIR) راه‌حلی برای این چالش ارائه می‌دهد. این مدل بر مفاهیم زیر استوار است:

  1. اولویت‌بندی مبتنی بر ریسک: شرکای زنجیره تأمین خود را بر اساس یک روش علمی و مبتنی بر ریسک طبقه‌بندی کنید.
  2. اشخاص ثالث را به عنوان سطح حمله خود در نظر بگیرید: اصول اعتماد صفر (Zero Trust) را در مدیریت ریسک شخص ثالث (TPRM) اعمال کنید.
  3. دریافت تله‌متری از داخل به خارج و در زمان واقعی: از اسکن‌های ناکافی از بیرون به داخل فراتر روید.
  4. اجرای مدیریت ریسک فعال: ابتدا کنترل‌های بومی خود را اصلاح کنید، سپس با فروشندگان خود برای بهبود متقابل کنترل‌ها همکاری کنید.
  5. اتوماسیون: از LLM‌ها برای خودکارسازی پرسشنامه‌ها استفاده کنید تا کارهای تکراری و دستی را کاهش دهید.

FAIR-AIR™: رویکردی برای ریسک هوش مصنوعی

کتابچه راهنمای ریسک سایبری هوش مصنوعی (FAIR-AIR™) به شما کمک می‌کند تا میزان مواجهه با زیان ناشی از هوش مصنوعی را شناسایی کرده و تصمیمات مبتنی بر ریسک در مورد نحوه برخورد با سناریوهای زیان شناسایی‌شده اتخاذ کنید. هدف این رویکرد، برآوردن نیازهای کسب‌وکار است، نه ایجاد موانع اضافی برای استقرار هوش مصنوعی.

اتوماسیون FAIR™

یک سیستم خودکار ایده‌آل FAIR™ داده‌های تهدید را به لحظه دریافت می‌کند، وضعیت کنترل‌ها و دارایی‌های در معرض خطر را به طور فعال نظارت می‌کند و آخرین داده‌های زیان را از منابع معتبر استخراج می‌کند. این سیستم تحلیل‌های خودکار و بر اساس تقاضا را برای کمی‌سازی فراوانی و بزرگی احتمالی زیان‌ها به صورت دلاری ارائه می‌دهد.

مزایای اتوماسیون FAIR™:

  • اولویت‌بندی سریع پروژه‌های هزینه‌بر امنیت سایبری بر اساس بازگشت سرمایه.
  • شناسایی و گزارش سریع ریسک‌های بااهمیت به هیئت مدیره و رگولاتورها.
  • بهینه‌سازی عملیات امنیتی با تمرکز بر ریسک‌هایی که بیشترین اهمیت را دارند.

منبع: FAIR Institute

نمایش بیشتر

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا