Quantificação de risco cibernético (CRQ)

A quantificação de risco cibernético estima os danos financeiros que a sua organização pode sofrer com exposições cibernéticas específicas. 

Diferentemente das avaliações qualitativas (que normalmente usam rótulos como risco "alto" ou "médio"), a CRQ usa dados para demonstrar perdas em termos reais em dinheiro. Portanto, a diferença na avaliação está na "quantificação" dessas perdas.

Com a CRQ, suas equipes podem:

• Comunicar o risco em termos financeiros que gerem identificação com os líderes do negócio e do financeiro para alinhar a segurança cibernética com as metas organizacionais mais amplas.
• Comparar os riscos consistentemente entre diferentes classes de ativos ou departamentos para entender onde a exposição é maior e onde os controles são mais eficazes.
• Priorizar as decisões de correção e investimento com base nas ações que oferecem o maior potencial de redução de riscos financeiros graves.
• Usar dados estruturados para apoiar as iniciativas de conformidade e fornecer dados defensáveis para tarefas como planejamento e subscrição de seguros.

Os líderes de segurança cibernética reconhecem cada vez mais a necessidade de comunicar o risco cibernético em termos financeiros para respaldar uma tomada de decisão mais clara em nível executivo. Essa mudança incentiva os CISOs a conectar os indicadores de risco técnico ao impacto ao negócio para fundamentar a estratégia da empresa.

Essa mudança também pressiona as equipes a alinhar suas estratégias com os resultados do negócio e a comprovar o valor além das métricas técnicas. 

Como a CRQ ajuda? Ao:

• Oferecer maneiras consistentes e repetíveis de calcular o risco cibernético para avaliar o progresso e acompanhar as mudanças ao longo do tempo;
• Enquadrar as decisões de segurança cibernética em termos financeiros para ajudar a priorizar os investimentos e transmitir as compensações em uma linguagem que gere identificação entre os executivos;
• Fundamentar as discussões da liderança com análises objetivas que vão além do jargão técnico e criam consenso em torno das prioridades.

As ferramentas de quantificação de risco cibernético são parte integrante da transformação de descobertas mais amplas do gerenciamento de vulnerabilidades em ações financeiras. Leia mais sobre o gerenciamento de vulnerabilidades aqui.

Estratégias eficazes de CRQ dependem do nível de maturidade da sua organização, dos dados disponíveis e das obrigações regulatórias. Duas abordagens comuns são qualitativas e quantitativas.

As abordagens qualitativas geralmente envolvem o julgamento de especialistas, sistemas de pontuação ordinal e mapas de calor para avaliar o risco. Esses métodos são mais fáceis de implementar e usar quando não se tem dados financeiros ou de incidentes detalhados. Entretanto, a subjetividade pode limitar a precisão e a consistência.

As abordagens quantitativas usam modelos matemáticos, teoria da probabilidade e análise financeira para estimar a probabilidade e o impacto de ameaças específicas. Esses modelos fornecem resultados mais precisos e são mais adequados para a tomada de decisão no nível do conselho, especialmente em relação à priorização de investimentos ou ao planejamento de seguros.

Você ainda pode desdobrar uma abordagem quantitativa em:

• O método Factor Analysis of Information Risk (FAIR) divide o risco em frequência e impacto para produzir estimativas financeiras. As empresas que precisam de avaliações de risco defensáveis e repetíveis podem optar por esse método.
• O Common Vulnerability Scoring System (CVSS) é um sistema padronizado que pontua a severidade das vulnerabilidades conhecidas. Embora sejam de natureza técnica, as pontuações do CVSS dão suporte a cálculos de risco mais amplos quando contextualizadas.
• A modelagem Bayesiana é uma abordagem orientada por dados que incorpora a incerteza às previsões de risco. Essa técnica é adequada para ambientes dinâmicos, em que dados e suposições podem mudar.
• Modelos atuariais e estatísticos, como os utilizados pelas seguradoras, estimam as perdas com base em dados históricos. Eles auxiliam no planejamento a longo prazo, mas podem não capturar ameaças únicas ou de rápida evolução.
• Os modelos de machine learning usam algoritmos que aprendem com grandes volumes de dados para identificar tendências e prever resultados. Eles aumentam a velocidade e a escala, mas a confiabilidade depende muito da qualidade da entrada de dados.

Cada tipo de modelo tem pontos fortes e limitações. A escolha da opção correta (ou a combinação de várias) depende dos objetivos específicos da organização e dos recursos disponíveis.

Procurando informações sobre o gerenciamento de vulnerabilidades baseado em riscos? Confira os princípios do nosso gerenciamento de vulnerabilidades baseado em riscos aqui.

Prós e contras dos modelos comuns de CRQ

FAIR

Prós:

• Fornece uma abordagem estruturada e repetível para quantificar o risco em termos financeiros
• Amplamente adotado, apoiando a comunicação a nível do conselho

Contras:

• Requer treinamento e um alto nível de coleta e estimativa de dados
• Pode exigir muitos recursos para equipes menores

CVSS

Prós:

• Oferece um método padronizado para pontuar vulnerabilidades técnicas e, assim como o FAIR, o setor reconhece amplamente seu uso

Contras:

• Foca em vulnerabilidades individuais, não em riscos mais amplos ao negócio
• Não leva em conta o impacto financeiro

Modelagem Bayesiana

Prós:

• Excelente para modelar incertezas e cenários de ameaças em evolução
• Funciona bem ao lidar com conjuntos de dados incompletos ou flutuantes

Contras:

• Pode ter criação e interpretação complexas
• Costuma requerer conhecimentos especializados em estatística

Estatística/Atuarial

Prós:

• Útil para estimar perdas com base em padrões de frequência e severidade, especialmente com dados históricos

Contras:

• Depende do acesso a dados históricos de qualidade, que nem sempre refletem ameaças emergentes ou avançadas

Machine learning (ML)/Inteligência artificial (IA)

Prós:

• Processa grandes volumes de dados para identificar padrões ocultos e prever riscos futuros com rapidez

Contras:

• Requer dados de entrada em larga escala e de alta qualidade para ser confiável
• Pode apresentar desafios de interpretação para as partes interessadas

Depois de decidir quais modelos de quantificação de risco cibernético você deseja usar, a próxima etapa será colocar esses modelos em prática. Normalmente, isso envolve atividades estruturadas que formam a base de um programa de CRQ repetível.

Vale a pena observar que o CVSS é um sistema de pontuação mais técnico, que pode não seguir essas etapas na íntegra, a menos que seja incorporado à sua estrutura mais ampla de quantificação de riscos. 

Da mesma forma, os modelos de machine learning e IA podem tratar algumas etapas de forma diferente. Eles costumam inferir padrões em vez de definir explicitamente as entradas. 

Mas, de modo geral, estas etapas funcionam para a maioria dos programas de CRQ:

1. Identificar e categorizar os ativos

Comece mapeando sua presença digital. Considere bancos de dados confidenciais, aplicações voltadas ao cliente, infraestrutura da nuvem e sistemas internos do negócio. Atribua valores financeiros a cada ativo com base nos possíveis custos de tempo de inatividade, perda de dados ou interrupção operacional. Por exemplo, um portal do cliente vinculado ao faturamento pode acarretar mais riscos do que um ambiente de teste.

2. Avaliar ameaças e vulnerabilidades

Avalie como os agentes de ameaças podem atacar os sistemas. Use verificadores de vulnerabilidades e histórico de incidentes para entender quais ativos têm a exposição mais significativa. Por exemplo, um sistema operacional sem patches com uma vulnerabilidade crítica e explorações ativas representa um risco muito maior do que um servidor interno com achados de baixa severidade.

3. Analisar os possíveis impactos

Pense nos custos óbvios (multas regulatórias, despesas de recuperação) e nos efeitos mais difíceis de medir (reputação prejudicada, perda de confiança em você por parte dos clientes). Quando você modela esses impactos em diferentes cenários de ataque, isso ajuda o conselho a enxergar quanto os incidentes cibernéticos poderiam realmente custar para o negócio. 

4. Calcular e agregar riscos

Insira dados no seu modelo de CRQ para estimar a exposição a perdas de cada par de ameaça/ativo. Você pode agregar resultados para identificar o risco cumulativo entre departamentos ou unidades de negócios. Essa agregação ajuda a priorizar os investimentos em segurança cibernética com base no impacto financeiro.

Dados incompletos ou inconsistentes

Uma quantificação de risco cibernético eficaz começa com dados de boa qualidade. Se o seu inventário de ativos estiver desatualizado ou se os relatórios de incidentes forem muito vagos, não será possível obter estimativas precisas de perdas. Isso desorienta seus modelos de risco e faz com que você se concentre nas prioridades de segurança erradas.

Cenário de ameaças em constantes mudanças

As ameaças cibernéticas sempre evoluem. Novos vetores de ataque e vulnerabilidades surgem o tempo todo. Se você não atualizar regularmente seus modelos de CRQ, eles ficarão rapidamente desatualizados ou até mesmo equivocados. Continue alimentando a threat intel e atualizando seus modelos para que correspondam ao que está realmente acontecendo no seu ambiente.

Impactos intangíveis são difíceis de medir

As consequências mais prejudiciais dos incidentes cibernéticos, como perda de confiança na marca, impacto no preço das ações ou danos à reputação a longo prazo, são difíceis de quantificar imediatamente. 

Você pode usar indicadores financeiros, mas essas estimativas são inerentemente incertas. No entanto, omiti-los completamente pode subestimar o risco real.

A CRQ também depende das ferramentas certas para executar modelos e apresentar resultados.

A Tenable fornece suporte de base para a CRQ com:

• O gerenciamento de vulnerabilidades proporciona visibilidade de todos os seus ativos para identificar onde sua empresa está mais exposta. Você pode usá-lo para criar uma linha de base para um cálculo de risco significativo.
• O Tenable One é uma plataforma unificada de gerenciamento de exposição que agrega dados de vulnerabilidades, ativos, nuvem e identidade. Ele fornece às suas equipes de segurança o contexto necessário para quantificar e reduzir os riscos em termos financeiros.

O Tenable One também se integra às pilhas de tecnologia existentes (ex.: bancos de dados de gerenciamento de configurações (CMDBs), plataformas de detecção e resposta de endpoints (EDR), sistemas de gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM), sistemas nativos da nuvem, ferramentas de resposta e automação de orquestração de segurança (SOAR)) para atualizar continuamente os modelos.

Os padrões regulatórios mais comuns enfatizam a necessidade de métodos de avaliação de risco mensuráveis e baseados em dados. 

A quantificação de risco cibernético ajuda a sua organização a reunir evidências de como os riscos foram identificados e priorizados. É vital para o contexto regulatório, a transparência e a responsabilidade. 

Exemplos:

• O NIST Cybersecurity Framework e 800-53 promovem a tomada de decisão baseada em riscos e defendem a avaliação contínua dos controles de segurança.
• A ISO 27005 incentiva uma abordagem estruturada para o gerenciamento de riscos de segurança da informação e uma preferência por perspectivas quantificáveis.
• A HIPAA, o GDPR e o PCI DSS exigem a avaliação e a documentação do risco de dados confidenciais e a demonstração de proteções eficazes.
• Os CIS Controls destacam a importância das avaliações formais de risco como parte da higiene básica de segurança cibernética.

Mantenha os modelos atualizados.

À medida que o cenário dos seus ativos evolui ou a threat intel mostra novos riscos, é fundamental atualizar seus modelos. 

Envolva as partes interessadas certas.

Envolva as partes interessadas de gerenciamento de riscos, finanças, conformidade e TI para garantir que sua abordagem de CRQ reflita as prioridades do mundo real. 

Considere uma avaliação de terceiros.

Uma avaliação externa dos seus modelos de CRQ pode revelar pontos cegos, validar suposições e aumentar a confiança dos executivos nos seus resultados. A validação independente também fortalece as auditorias internas e dá suporte a investigações regulatórias.

Alinhe a CRQ às metas do negócio.

Associe os resultados da CRQ a metas específicas do negócio, como tempo de atividade, conformidade regulatória ou reputação da marca.

Use a CRQ para o planejamento estratégico.

Em vez de limitar a CRQ à tomada de decisões técnicas, use seus resultados para orientar o planejamento de longo prazo em relação a verba, seguros e investimentos.

A CRQ vai se tornar um alicerce da segurança cibernética. Mais organizações usarão a CRQ para justificar as verbas e orientar o investimento com base nas possíveis perdas.

Mais automação e IA generativa. As ferramentas modernas de CRQ continuarão a incorporar automação e IA para analisar dados mais rapidamente e simular resultados. Esses recursos simplificarão os processos manuais e ajudarão as equipes a tomar medidas de maior impacto.

Mudança para a quantificação contínua de riscos. A CRQ vai se tornar um recurso mais contínuo, não uma tarefa pontual.

Mais foco nos riscos de terceiros e da cadeia de suprimentos. Mais organizações usarão a CRQ para avaliar o risco financeiro imposto por partes interessadas externas, ajudando as equipes de segurança e de compras a priorizar onde mitigar a exposição.

O que é CRQ?
A quantificação de risco cibernético (CRQ) estima a perda financeira decorrente de ameaças à segurança cibernética. Usa dados estruturados e modelagem para ajudar as organizações a entender sua possível exposição sob a ótica do negócio.

Por que a CRQ é útil?
A CRQ conecta os riscos de segurança cibernética aos resultados do negócio para que você possa priorizar ações e justificar a alocação de recursos com impacto mensurável.

Qual é a diferença entre a CRQ e uma avaliação de risco padrão?
A CRQ quantifica o risco em termos financeiros, em vez de se basear apenas na pontuação de vulnerabilidades estática, como "alta" ou "baixa", para se ter uma perspectiva mais clara da decisão.

De quais dados a CRQ precisa?
A CRQ depende de vários dados: inventários de ativos, vulnerabilidades conhecidas, threat intel, histórico de incidentes e impacto estimado ao negócio.

É realmente possível medir o risco cibernético em dinheiro?
Sim. Embora as estimativas variem, a CRQ oferece uma visão direcional de possíveis perdas que apoia a comunicação e o planejamento baseado em riscos.

O que é o modelo FAIR?
FAIR é uma estrutura amplamente utilizada que divide o risco em dois elementos principais: frequência de eventos e impacto financeiro. Ele ajuda a padronizar a forma de abordar a análise de risco cibernético.

Qual é a precisão da CRQ?
A precisão da CRQ depende da qualidade e da integridade dos dados e da frequência com que os modelos são atualizados. A transparência e a iteração melhoram os resultados.

Quais ferramentas auxiliam a CRQ?
Plataformas como o Tenable One podem ajudar a agregar dados de exposição, priorizar riscos e apoiar a CRQ com perspectivas atualizadas e alinhadas ao negócio.

Quem deve estar envolvido nos processos de CRQ?
A CRQ exige uma contribuição multifuncional das equipes de segurança, TI, riscos, finanças e executivas para garantir uma compreensão compartilhada das prioridades e da exposição.

Com que frequência devemos fazer a CRQ?
A CRQ deve ser feita regularmente (no geral, trimestralmente) ou após mudanças significativas no seu cenário de ameaças ou no ambiente de TI.

O que dificulta a implementação da CRQ?
Algumas organizações enfrentam dificuldades com a visibilidade limitada dos dados, a propriedade inconsistente e a tradução dos riscos técnicos em um impacto significativo ao negócio.

A CRQ ajuda na conformidade?
Sim. A CRQ auxilia a conformidade alinhando os controles de segurança ao risco financeiro para melhorar a preparação e os relatórios de auditoria.

Como a CRQ apoia as discussões sobre seguros?
A CRQ oferece às seguradoras uma visão mais clara da possível exposição para que você possa negociar melhores termos e coberturas alinhadas ao seu perfil de risco.

A Tenable simplifica a CRQ com recursos que comportam coleta de dados, modelagem de riscos e relatórios alinhados ao negócio. O Tenable One agrega dados de exposição de vulnerabilidades, ativos, ambientes de nuvem e identidades para criar uma visão holística do seu risco cibernético. Ele se baseia em recursos essenciais, como o gerenciamento de vulnerabilidades e o gerenciamento de exposição, para que suas equipes tenham a visibilidade necessária para uma quantificação defensável do risco cibernético.