Модели общей оценки угроз информации

[Герасименко В.А., ч.1, гл.4–5]

Данные модели характеризуют меру угроз информации от всей совокупности или от отдельно взятых дестабилизирующих факторов (ДФ), в соотнесении с теми потерями, которые могут иметь место при реализации угроз.

Рисунок — Соотнесение ДФ с потерями при реализации угроз

ДФn

Исходная предпосылка при разработке моделей:

· с одной стороны, при нарушении защищенности информации наносится некоторый ущерб;

· обеспечение ЗИ сопряжено с расходованием средств.

Полная ожидаемая стоимость ЗИ равна сумме расходов на защиту и потерь от ее нарушения.

Рисунок — Соотношение между уровнем защищенности истоимостьюзащиты

Следовательно, Оптимальное решение соответствует минимуму общей стоимости ЗИ

Но: трудно дать оценку потерь при нарушении статуса защищенности информации, содержащей государственную, военную или другую подобную тайну

Для определения уровня затрат, обеспечивающих требуемый уровень защищенности информации, необходимо знать:

· полный перечень угроз информации;

· потенциальную опасность для информации каждой из угроз;

· размеры затрат, необходимые для нейтрализации каждой из угроз.

Поскольку оптимальное решение вопроса о целесообразном уровне затрат на защиту обычно состоит в том, что этот уровень должен быть равным уровню ожидаемых потерь при нарушении защищенности (С_защ=С_ущерба), то достаточно определить только уровень ожидаемых потерь (R=С_ущерба).

Специалистами фирмы IBM предложена следующая эмпирическая зависимость ожидаемых потерь R_i от i–й угрозы информации:

,

где: Si — коэффициент, характеризующий возможную частоту возникновения i–й угрозы;

V_i — коэффициент, характеризующий значение возможного ущерба при ее возникновении.

(Значения коэффициентов S_i и V_i смотри ниже)

Суммарная стоимость потерь:

Но: данный подход является весьма приближенным и условным.

[Герасименко В.А., ч.1, с.136]

Значения коэффициента S_i:

Ожидаемая (возможная) частота появления угрозы	Предлагаемое значение Si
Почти никогда
1 раз в 1000 лет
1 раз в 100 лет
1 раз в 100 лет
1 раз в год
1 раз в месяц (≈10 раз в год)
2 раза в неделю (100 раз в год)
3 раза в день (1000 раз в год)

Возможные значения коэффициента V_i:

Значение возможного ущерба при проявлении угрозы (долл.)	Предлагаемое значение Vi

Методика вычисления показателей защищённости информации.

Допущения:

Характер и уровень воздействия одних угроз (ДФ) не зависит от характера и уровня воздействий других;

Средства защиты также независимы друг от друга.

Тогда вероятность защищённости (отсутствия нарушений) объекта O_i на оцениваемом интервале времени равна:

, где: ;

Рисунок — Интервалы нахождения АСОД в своих состояниях

— интервал нахождения АСОД в К — м состоянии;

— вероятность защищённости O_i для К — го состояния АСОД;

— вероятность уязвимости O_i для К — го состояния АСОД.

В свою очередь:

, где: — вероятность защищённости информации на i — м объекте в К-м его состоянии по отношению к тем ДФ, для противодействия которым не предусмотрены средства защиты;

J^’ — множество номеров тех ДФ, против которых отсутствуют средства защиты;

P^*_ij’k — вероятность уязвимости O_i в К — м его состоянии для угрозы (ДФ) У_j1.

— вероятность защищённости информации на O_i в К–м его состоянии (режиме работы) по отношению к тем Y_j”, для противодействия которым в системе защиты предусмотрены средства СЗ_h.

J^'' — множество номеров тех ДФ, для противодействия которым в системе предусмотрены средства СЗ_h;

P^*_ij’k — вероятность уязвимости O_i по отношению к Y_j” в К-м состоянии объекта при наличии средств защиты СЗ_h.

В общем случае, для группы объектов(при условии их независимости) вероятность защищённости информации на оцениваемом интервале времени :

.

Особенности использования общей модели процесса ЗИ:

· Данная модель предназначена для использования квалифицированными специалистами способнми критически оценить степень адекватности получаемых решений;

· Модель должна использоваться не просто для получения конкретных значений показателей защищённости (уязвимости), а для оценки поведения этих значений при варьировании исходных данных в возможных диапазонах их изменений;

· Эффективное использование модели во многом зависит от объективности (обоснованности) исходных данных, подавляющее большинство которых обладает высокой степенью неопределённости.

Дата добавления: 2015-12-01