Die umfassende szenariobasierte Methodik von EBIOS Risk Manager identifiziert kritische Cyber-Risiken. Wenn mehrere Szenarien denselben Schweregrad aufweisen, wird die Priorisierung von Maßnahmen ohne Verständnis der Auswirkungen in Geschäftsbegriffen schwierig. Die FAIR-Quantifizierung ergänzt EBIOS RM, indem sie Verlustgrößen- und Häufigkeitsschätzungen zu Ihren Szenarien hinzufügt, was belastbare Sicherheitsinvestitionen ermöglicht.
FAIR kann direkt in einen bestehenden EBIOS RM-Workflow integriert werden. Die Quantifizierung wird selektiv auf priorisierte Szenarien angewendet, die während des Prozesses identifiziert wurden, und fügt Schätzungen der Verlustereignishäufigkeit und Verlustgröße hinzu, wo eine finanzielle Rechtfertigung erforderlich ist. Dieser kombinierte Ansatz bewahrt die Konformität mit ISO 27005 und erweitert gleichzeitig die EBIOS-Ergebnisse um messbare, entscheidungsorientierte Empfehlungen zur Risikobehandlung.
Die EBIOS RM x FAIR-Methodik von C-Risk erweitert Ihre bestehenden EBIOS RM-Risikobewertungen. Wir arbeiten direkt mit Ihren EBIOS RM-Ergebnissen, einschließlich gefürchteter Ereignisse, strategischer Szenarien und operativer Szenarien, um Ihre Analyse dort mit finanzieller Quantifizierung zu ergänzen, wo sie den größten Mehrwert für die Entscheidungsfindung bietet.
Unser Ansatz konzentriert sich auf die höchstpriorisierten Risikoszenarien, die in Ihrem EBIOS RM Workshop 5 identifiziert wurden, und transformiert qualitative Schweregrad- und Wahrscheinlichkeitsbewertungen in quantifizierte Verlustgrößen und Verlustereignishäufigkeiten. Das Ergebnis: belastbare Risikokennzahlen, die Budgetanfragen, Investitionspriorisierung und Berichterstattung auf Vorstandsebene unterstützen.
Our approach focuses on the highest-priority risk scenarios identified in your EBIOS RM Workshop 5, transforming qualitative severity and likelihood ratings into quantified Loss Magnitude and Loss Event Frequency. The result: defensible risk metrics that support budget requests, investment prioritization, and board-level reporting.
Workshop-Ergebnisse prüfen und Prioritätsrisiken auswählen. Gefürchtete Ereignisse und Szenarien innerhalb Ihres ISO 27005-Rahmens validieren.
Schweregradskalen (G1-G4) mithilfe der sechs Verlustarten von FAIR durch Stakeholder-Interviews und Branchendaten in finanzielle Bandbreiten umwandeln.
Wahrscheinlichkeit als Verlustereignishäufigkeit quantifizieren, unter Einbeziehung von Bedrohungsintelligenz und Kontaktwahrscheinlichkeit für eine vollständige Risikoexposition.
Verlustexpositionsbandbreiten (min/wahrscheinlich/max) liefern, die eine objektive Priorisierung und finanzielle Rechtfertigung für Sicherheitsinvestitionen ermöglichen.
Entdecken Sie unser Framework zur Integration quantitativer Finanzkennzahlen in Ihre EBIOS RM-Bewertungen. Es behandelt die ISO 27005-Konformität und methodische Grundlagen.
Unser integrierter Ansatz quantifiziert Ihre wichtigsten EBIOS RM-Risikoszenarien mit finanziellen Verlustbandbreiten und liefert Kosten-Nutzen-Analysen, um die Priorisierung Ihrer Risikobehandlungsinvestitionen zu unterstützen.
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EBIOS RM ist eine strukturierte Methode zur Analyse und zum Management von Cyber-Risiken, die von der ANSSI, der französischen nationalen Cybersicherheitsbehörde, entwickelt wurde und in Frankreich weit verbreitet ist. Sie bietet einen strukturierten qualitativen Ansatz für Cybersicherheits-Risikobewertungen, basierend auf fünf Workshops, die Umfangsdefinition, Szenariokonstruktion und Risikobehandlung umfassen.
Ja. FAIR ist darauf ausgelegt, große Risikomanagement-Frameworks zu ergänzen, einschließlich ISO 27005. Während ISO 27005 den gesamten Risikomanagement-Lebenszyklus definiert, schreibt es nicht vor, wie Wahrscheinlichkeit oder Auswirkungen zu quantifizieren sind. FAIR schließt diese Lücke, indem es ein strukturiertes quantitatives Modell zur Schätzung der Verlustereignishäufigkeit und Verlustgröße bereitstellt und belastbare finanzielle Risikokennzahlen innerhalb eines ISO-konformen Prozesses erzeugt.
Nein. FAIR erfordert keine perfekte Datenreife, um zu beginnen. Die Quantifizierung basiert auf kalibrierten Schätzungen, Expertenbeiträgen und verfügbaren internen oder externen Referenzdaten. Das Ziel ist nicht künstliche Präzision, sondern belastbare Bandbreiten für Häufigkeit und Verlustgröße, die den Szenariovergleich und die Behandlungsentscheidungen verbessern. Im Laufe der Zeit können Organisationen die Eingaben verfeinern, wenn die Messpraktiken reifen.