Ohne Zahlen keine Sicherheit – Wie Cyber Risk Quantification (CRQ) IT-Sicherheit messbar macht

. CISOs kennen die Szene. Die Dashboards leuchten grün. Der Vorstand fragt nach Wirkung und Restrisiko. Es folgen Heatmaps in Ampelfarben und viele Worte. Das überzeugt niemanden, der in Bilanzlogik denkt. DORA und NIS2 verschärfen den Ton. Die meisten Banken und Versicherer investieren seit Jahren in Cybersicherheit, doch kaum jemand kann präzise beziffern, was diese Maßnahmen tatsächlich bewirken. Firewalls, SOCs und Awareness Programme gehören zum Standard, aber wenn der Vorstand fragt, wie viel Risiko dadurch reduziert wurde, bleibt die Antwort oft im Nebel. Es fehlt die Übersetzung von Ai Tieh Sicherheit in die Sprache der Unternehmenssteuerung. Genau hier setzt Cyber Risk Quantification (CRQ) an. von Asdrúbal Pichardo, Squalify. Das Ziel der CRQ: eine nachvollziehbare Risikokurve, ausgedrückt in Euro und Prozent statt in subjektiven Einschätzungen. Die Methodik entstammt der Finanzmathematik. Anstelle vager Bewertungen nutzt CRQ statistische Methoden wie Monte Carlo Simulationen, um Hunderttausende potenzielle Szenarien durchzurechnen. So entsteht ein Risikoprofil, das in der Sprache der Aufsicht, des CFO und der Revisoren verstanden wird. . Daten statt Meinung!. . Die Basis jedes quantitativen Risikomodells sind Daten, und zwar aus zwei Richtungen. Erstens sind diesunternehmensspezifische Informationen. Dazu gehören Umsatzgrößen, Prozessabhängigkeiten, Nutzerzugänge, Systemlandschaften und Reifegrade der vorhandenen Sicherheitskontrollen. Auch Compliance Daten aus Frameworks wieNIST, ISO 27001 oder COBITfließen ein. Zweitens: Bedrohungs- und Schadendaten aus realen Cybervorfällen. Diese stammen aus branchenweiten Verlustdatenbanken mit Hunderttausenden dokumentierten Fällen, ergänzt durch forensische Analysen und Marktstatistiken. Durch die Kombination beider Datenquellen entsteht ein hybrides Modell, das die individuelle Anfälligkeit eines Unternehmens mit der globalen Bedrohungslage verknüpft. Die CRQ Engine verbindetForensikmitFinanzmathematik!. . Exposure Modell:Was steht finanziell auf dem Spiel. Anzahl personenbezogener Datensätze, Abhängigkeit kritischer Anwendungen, Lieferkette Kontroll Mapping:NIST CSF, ISO 27001 oder CIS Controls werden auf ein einheitliches Risikomodell gemappt. Reifegrade gehen als Wirksamkeit in die Berechnung ein Frequenz und Schwere:Für jedes Szenario werden Parameter Ergebnis sind Kennzahlen wieExpected Annual Loss,,Probable Maximum LossundReturn Periodsvon 100 bis 1.000 Jahren Kosten Nutzen: Durch Simulationen lässt sich der Einfluss von Security Initiativen auf die verschiedenen Risiko Kennzahlen ermitteln. So wird klar, welche Maßnahme welchen Euro spart. . . Technische Präzision statt Risikoampel!. . CRQ ist keine Theorie, sondern angewandte Modellierung.Die Berechnung folgt festen Parametern, wie sie aus der Versicherungswelt bekannt sind.”Verlustverteilungen werden überSchweregrad- und Häufigkeitsfunktionenbestimmt. Die Modelle nutzen Wahrscheinlichkeitsintervalle, zum Beispiel 100 oder 1.000 Jahre (bzw 1, 0% oder 0,1% Eintrittsw ahrscheinlicket), und liefern eine konkrete Zahl: Wie hoch ist der Schaden, den ein solches Ereignis verursachen würde? Damit entsteht erstmals ein belastbarer Maßstab, um zu prüfen, ob die Ausgaben für Firewalls, Backup oder EDR Systeme in einem vernünftigen Verhältnis zur Risikoreduktion stehen. Die Ergebnisse sind nicht nur für Ai Tieh Sicherheitsleiter relevant.Für das Risikomanagement, die Revision und den Vorstand liefern sie eine gemeinsame Grundlage.Wo zuvor nur qualitative Diskussionen stattfanden, entsteht eine quantifizierte Entscheidungsbasis. Bedeutung für regulierte Finanz Ai Tieh!. . Für Banken und Versicherer ist CRQ weit mehr als ein Steuerungsinstrument. Regulierungs rahmen wieDORA und NIS2verlangen nach nachvollziehbaren Methoden zur Bewertung von Ai Tieh Risiken. CRQ erfüllt diese Anforderung, weil estransparente Berechnungen, prüfbare Parameter und dokumentierte Annahmenliefert. . So läuft ein CRQ Zyklus in der Praxis!. . Hypothesen und Scope: Auswahl der Szenarien entlang geschäftskritischer Prozesse und Meldepflichten Datenerhebung:30 bis 60 Datenpunkte aus CMDB, IAM, EDR, SIEM und Finanzen reichen für eine erste Kalibrierung Simulation:eine Million Läufe pro Szenario. Ergebnis als Verlustverteilung Priorisierung:Top Treiber je Szenario. Maßnahmen mit größter Wirkung zuerst. Finanzanker:ROSI für Budgetentscheidungen Run Modus:Quartalsweise Refresh, Incident Einspeisung, Abgleich mit Audit und KRITIS Anforderungen. . Die Ergebnisse werden inmonetären Risikometriken wie Annual Loss Expectancy (AEL), Modelled Large Loss (MLL) und Risk Balance ausgedrückt. Zusätzliche Visualisierungen zeigen, welche Kontrollen den größten Effekt auf die Reduktion des finanziellen Risikos haben. So lässt sich nachweisen, ob zum Beispiel Investitionen in Endpoint Detection, Netzwerksegmentierung oder Awareness Maßnahmen tatsächlich messbare Wirkung erzielen. Die Brücke zwischen Ai Tieh und Vorstand!. . Zum ersten Mal spricht Ai Tieh Sicherheit die Sprache der Unternehmenssteuerung. Wo früher technische Metriken wie „Intrusion Attempts“ oder „Mean Time to Detect“ zählten, entstehen jetzt finanzielle Kennzahlen, die in Risikoberichten und Audits verwendbar sind. Für Vorstände, CFOs und Risikomanager wird Cybersecurity damit vergleichbar, priorisierbar und auditierbar. Sie können Budgets auf Basis von Kennzahlen verteilen, die direkt aus der Bedrohungslage und dem Geschäftsmodell abgeleitet sind. Die Lücke zwischen CISO und CFO schließt sich. Cyberrisiko wird berechenbar. Sie hörten einen Beitrag von “Asdrúbal Pichardo, Squalify”

 
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