EBIOS Risk Manager renforcé par la quantification FAIR™
La méthodologie basée sur les scénarios d'EBIOS Risk Manager identifie les risques cyber critiques. Lorsque plusieurs scénarios ont le même niveau de gravité, prioriser les actions devient difficile sans compréhension de l'impact métier. La quantification FAIR complète EBIOS RM en ajoutant des estimations de magnitude et de fréquence des pertes à vos scénarios, permettant des investissements de sécurité justifiables.
Complétez les évaluations EBIOS RM avec des métriques métiers quantifiées
FAIR peut être intégré directement dans un processus EBIOS RM existant. La quantification est appliquée de manière sélective aux scénarios prioritaires identifiés, ajoutant des estimations de Fréquence de Sinistre et de Magnitude de la Perte lorsque la justification financière est nécessaire. Cette approche combinée préserve l'alignement avec l'ISO 27005 tout en étendant les résultats EBIOS en recommandations de traitement des risques mesurables et orientées décision.
Des échelles de gravité aux métriques de risque quantitatives
La méthodologie EBIOS RM x FAIR de C-Risk améliore vos évaluations de risques EBIOS RM existantes. Nous travaillons directement avec vos résultats EBIOS RM, incluant événements redoutés, scénarios stratégiques et opérationnels, pour compléter votre analyse avec une quantification financière là où elle apporte le plus de valeur décisionnelle.
Notre approche se concentre sur les scénarios prioritaires identifiés dans votre Atelier 5 EBIOS RM, transformant les évaluations qualitatives de gravité et vraisemblance en Magnitude de la Perte et Fréquence de Sinistre quantifiées. Le résultat : des métriques de risque justifiables soutenant demandes budgétaires, priorisation des investissements et reporting à la direction.
Examinez les résultats des Ateliers et sélectionnez les risques prioritaires. Validez événements redoutés et scénarios dans votre cadre ISO 27005.
Transformez les échelles de gravité (G1-G4) en plages financières en utilisant les six types de perte FAIR via des entretiens avec les parties prenantes et des données sectorielles.
Quantifiez la vraisemblance en fréquence de sinistre, intégrant la veille sur les menaces et la probabilité de contact pour une exposition au risque complète.
Délivrez des plages d'exposition aux pertes (min/probable/max) permettant une priorisation objective et une justification financière des investissements de sécurité.
Explorez notre cadre pour intégrer des métriques financières quantitatives dans vos évaluations EBIOS RM. Il traite de l'alignement ISO 27005 et des fondements méthodologiques.
Ce que disent nos clients
Notre approche intégrée quantifie vos scénarios de risque EBIOS RM prioritaires avec des plages de pertes financières et fournit une analyse coûts-bénéfices pour prioriser vos investissements de traitement des risques.
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Questions fréquemment posées sur EBIOS et FAIR
Qu’est-ce qu'EBIOS Risk Manager et comment fonctionne-t-il ?
EBIOS RM est une méthode structurée d'analyse et de gestion des risques cyber développée par l'ANSSI, (Agence nationale de la sécurité des systèmes d'information) et largement utilisée en France. Elle propose une approche qualitative structurée des évaluations de risques cybersécurité, via cinq ateliers couvrant définition du périmètre, construction de scénarios et traitement des risques.
FAIR est-il aligné avec l'ISO 27005 ?
Oui. FAIR complète les principaux cadres de gestion des risques, dont l'ISO 27005. Bien que l'ISO 27005 définisse le cycle de vie global de gestion des risques, elle ne prescrit pas la quantification de la vraisemblance ou de l'impact. FAIR comble cette lacune via un modèle quantitatif structuré pour estimer Fréquence de Sinistre et Magnitude de la Perte, produisant des métriques financières justifiables dans un processus aligné ISO.
Ai-je besoin de données internes étendues pour appliquer la quantification FAIR ?
Non. FAIR ne nécessite pas une maturité de données parfaite pour commencer. La quantification repose sur des estimations calibrées, des avis d'experts et des données de référence disponibles. L'objectif n'est pas une précision artificielle, mais des plages justifiables de fréquence et magnitude de perte améliorant comparaison de scénarios et décisions de traitement. Les organisations peuvent affiner les données au fil du temps.

