Блог

Повернутися до всіх статей

Ключові показники ефективності кібербезпеки

Захист конфіденційних даних має ключове значення для будь-якої компанії. Будь-який витік інформації може спричинити руйнівні наслідки: підрив репутації, фінансові втрати, втрата позиції на ринку, відтік клієнтів тощо. Внутрішня система кібербезпеки повинна забезпечувати надійний захист даних, а також працювати на випередження, тобто вчасно виявляти та запобігати кібератакам.

Щоб відстежити рівень кібербезпеки, необхідно мати чек-лист та аналізувати KPI. Ключові показники ефективності (KPI) – це ефективний спосіб виміряти успіх та ефективність будь-якої програми, зокрема кібербезпеку. Без аналізу роботи системи кібербезпеки неможливо оцінити реальний стан безпеки та рівень захисту.

Кіберзлочинці не стоять на місці і постійно вигадують нові та витонченіші методи атак. Відповідно змінюються процеси та технології запобігання. Важливо регулярно проводити оцінку ефективності засобів захисту та вчасно проводити заміну та/або оновлення застарілих інструментів.

Аналіз ключових показників (KPI), ключових індикаторів ризику (KRI) та заходів безпеки дозволяє отримати повне уявлення про роботу команди безпеки, зрозуміти, що працює, а що ні та вжити відповідних заходів. Метрики надають кількісну інформацію, яку легко можна оформити у звіт та надати всім зацікавленим особам.

Ключові показники ефективності кібербезпеки:

Немає спільного рішення, які метрики використовувати. Кожна компанія вибирає KPI і KRI залежно від сфери діяльності, потреб компанії, правил, посібників, бачення керівництва про ризики тощо. Важливо, щоб обрані метрики були зрозумілі всім, зокрема нетехнічним фахівцям, відображали поточну ситуацію та допомагали приймати рішення щодо кібербезпеки компанії.

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat