7、AI与网络安全：应对网络攻击与风险管理

AI与网络安全：应对网络攻击与风险管理

1. 网络安全成熟度与风险评估

网络安全成熟度可以通过能力成熟度模型集成（CMMI）来验证，它在风险管理方面与OCTAVE有相似的方法。网络成熟度平台的一个显著特点是基于风险的路线图，它包含根据组织最相关风险列出的优先定制行动列表。此外，还有一些衡量网络风险的方法，例如威胁评估与修复分析（TARA），它采用威胁矩阵作为定性方法。

1.1 定量方法

定量方法将研究范围缩小到安全评估。在这个评估中，会分配数值评级，然后对优先级最高的风险进行进一步分析。这些数值评级随后用于对项目进行概率分析。定性风险分析为在不确定情况下做出决策提供了定量方法。像贝叶斯决策网络（BDN）这样的概率图形模型被应用于网络安全风险管理框架。这些安全评估框架包括风险评估、风险缓解、风险验证和监控等各种过程。关于漏洞、降低风险的对策以及对策对漏洞的影响等信息会被输入到BDN模型中，以管理安全风险。为了提高风险评估过程的准确性，会使用内在、时间和环境因素来计算漏洞被利用的概率以及漏洞资源被利用的影响。

1.2 AVARCIBER风险评估框架

AVARCIBER代表网络安全的资产、漏洞、威胁和风险。它以ISO 27005为参考，只是扩展了ISO 27005制定的一组标准中的一些参数。该框架的实施涉及多个程序步骤：
1. 启动风险评估。
2. 识别和访问资产，确定资产的安全维度（即保密性、完整性和可用性，简称CIA），并衡量资产的影响。
3. 确定资产漏洞的损害程度。
4. 识别网络安全威胁，确定可能导致网络威胁的资产漏洞。
5. 进行风险测量。
6. 执行一些可以减轻或消