Q2
4 160

Кибербезопасность – это не только технологии: экономическая ценность защиты данных

Кибербезопасность – это не только технологии: экономическая ценность защиты данных

Недавно обратил внимание на актуальность исследования «Economic analysis of data protection in systems with complex architecture using neural network methods»¹, опубликованного в 2020 году в Economic Annals-XXI.

На первый взгляд тема кажется достаточно технической: сложные информационные системы, нейронные сети, обнаружение атак, анализ сетевого трафика. Но интерес статьи, на мой взгляд, совсем в другом. В статье предлагается посмотреть на информационную безопасность с экономической точки зрения.

Почему кибербезопасность становится экономическим вопросом

Мы привыкли воспринимать защиту данных как неизбежные расходы: купить оборудование, установить защитное ПО, нанять специалистов, обучить сотрудников. Но гораздо интереснее поставить другой вопрос: сколько денег организация может потерять, если ничего этого не делать?

И здесь появляется важная связь между искусственным интеллектом и экономикой. Нейросетевые методы могут использоваться для выявления отклонений от нормального поведения информационной системы и обнаружения признаков атак. Чем раньше обнаружена угроза, тем меньше потенциальный ущерб.

Как нейросети помогают обнаруживать киберугрозы

Получается довольно простая логика:

данные → угроза → обнаружение → предотвращенный ущерб → экономический эффект

Именно последний элемент часто остается за рамками разговоров о кибербезопасности. Технический специалист говорит об атаках, уязвимостях и трафике, а руководителю приходится думать о другом: «Сколько это стоит и что мы получим взамен?»

Экономическая эффективность информационной безопасности

В этом смысле работа, опубликованная еще в 2020 году, выглядит вполне современной. Сегодня, когда компании все больше зависят от цифровой инфраструктуры, вопрос стоимости киберинцидента становится не менее важным, чем сам факт технической возможности его предотвращения.

Особенно интересна мысль о том, что эффективность защиты можно оценивать через предотвращенный ущерб. То есть хорошая система информационной безопасности – это не та, которая просто дорого стоит и имеет много функций. Это та, которая позволяет снизить вероятность серьезных потерь.

Конечно, полностью предсказать будущую атаку невозможно. Нельзя с абсолютной точностью сказать, когда она произойдет, какой именно будет ее механизм и сколько организация потеряет. Поэтому экономическая оценка в кибербезопасности всегда содержит элемент неопределенности.

Можно ли измерить стоимость предотвращенного ущерба

Но это не делает ее бесполезной. Наоборот, даже приблизительная оценка позволяет принимать более обоснованные решения.

И, пожалуй, главный вывод, который я бы вынес из этой статьи:

Кибербезопасность – это не только расходы на защиту. Это инвестиции в снижение будущих потерь.

А нейросетевые методы в этом контексте интересны не сами по себе. Их ценность появляется тогда, когда они помогают организации раньше увидеть угрозу, быстрее отреагировать и в конечном итоге сохранить деньги.

Почему исследование 2020 года остается актуальным

Статья 2020 года поэтому интересна не столько конкретными моделями и техническими решениями, сколько самой постановкой вопроса: можно ли измерить экономическую ценность информационной безопасности?

И ответ авторов – да, хотя сделать это точно значительно сложнее, чем просто посчитать стоимость оборудования или программного обеспечения.

Источники:

Nelub V., Gantimurov A., Borodulin A. Economic analysis of data protection in systems with complex architecture using neural network methods // Economic Annals-XXI. – 2020. – Vol. 185, No. 9–10. – P. 178–188. – DOI: 10.21003/EA.V185-17. 

Автор: Андрей Гантимуров

Другие статьи, которые могут быть полезными

23
59
Научная деятельность: от исследований к технологиям Статус ученого часто измеряют публикациями в журналах Q1 и выступлениями на престижных A*-конференциях. Это почетно, но наука для меня...
59
23
Андрей Гантимуров
23 min read
Ai
8
174
В предыдущих материалах мы разобрали, как AI меняет архитектуру объектного хранения, почему NVMe, SSD, HDD и SMR занимают разные места в инфраструктуре, как Iceberg и...
174
8
Андрей Гантимуров
8 min read
Ai
13
158
В прошлых материалах мы подробно разбирали, как искусственный интеллект перекраивает ИТ-инфраструктуру. Сначала мы заглянули в будущее архитектуры и обсудили, как меняется архитектура хранения данных для...
158
13
Андрей Гантимуров
13 min read
Ai
18
199
В предыдущей статье «AI-native object storage: как меняется архитектура хранения данных для ИИ» мы посмотрели на эту проблему сверху: почему AI постепенно превращает объектное хранилище...
199
18
Андрей Гантимуров
18 min read