ЕФЕКТИВНІСТЬ МЕТОДИКИ РОЗРАХУНКУ ПОКАЗНИКІВ ІНВЕСТИЦІЙ В СИСТЕМИ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ ОБ’ЄКТІВ ІНФОРМАТИЗАЦІЇ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2021.12.96107Ключові слова:
інформаційна безпека, захист інформації, невизначеніст, методика імітаційного моделювання, процес інвестування, методика, попереджені збиткиАнотація
У статті проведено аналіз публікацій за проблематикою оцінки інвестицій в інформаційну безпеку об’єктів безпеки інформатизації. Обґрунтовано можливість і необхідність отримання необхідних даних, що сприяють достовірній оцінці ефективності заходів, спрямованих на підвищення інформаційної безпеки компанії. У процесі дослідження застосовано методи імітаційного моделювання. Пропонується методика розрахунку показників від інвестиційних заходів в рамках підвищення метрик ІБ ОБІ. Описано конкретний приклад застосування імітаційного моделювання. У запропонованій методиці передбачена оцінка попередження шкоди від кібератаки. Як базисний показник розрахунку економічного ефекту від інвестування в засоби захисту інформації (ЗЗІ) прийнятий розмір попередження шкоди від кібератаки. Запропоноване імітаційне моделювання дало можливість врахувати відносну невизначеність реальної ситуації з ІБ ОБІ. Проведені дослідження нададуть можливість практикам у сфері інформаційної безпеки отримувати за допомогою викладеного в роботі підходу формулювати обґрунтовані рішення по підвищенню ефективності інвестиційних проектів в сфері інформаційної безпеки для ОБІ. На відміну від існуючих, у запропонованій методиці враховані як прямі, так і непрямі чинники інвестиційних проектів в сфері ІБ ОБІ.
Завантаження
Посилання
Pieters, W., Probst, C. W., Lukszo, Z., & Montoya, L. (2014). Cost-effectiveness of security measures: A model-based framework. In Approaches and processes for managing the economics of information systems (pp. 139-156). IGI global.
Brangetto, P., & Aubyn, M. K. S. (2015). Economic aspects of national cyber security strategies. Brangetto P., Aubyn MK-S. Economic Aspects of National Cyber Security Strategies: project report. Annex, 1(9-16), 86.
Boiko, A., Shendryk, V., & Boiko, O. (2019). Information systems for supply chain management: uncertainties, risks and cyber security. Procedia computer science, 149, 65-70.
Chronopoulos, M., Panaousis, E., & Grossklags, J. (2017). An options approach to cybersecurity investment. IEEE Access, 6, 12175-12186.
Hallman, R. A., Major, M., Romero-Mariona, J., Phipps, R., Romero, E., Slayback, S. M., & San Miguel, J. M. (2021). Determining a Return on Investment for Cybersecurity Technologies in Networked Critical Infrastructures. International Journal of Organizational and Collective Intelligence (IJOCI), 11(2), 91-112.
Nagurney, A., & Shukla, S. (2017). Multifirm models of cybersecurity investment competition vs. cooperation and network vulnerability. European Journal of Operational Research, 260(2), 588-600.
Veksler, V. D., Buchler, N., Hoffman, B. E., Cassenti, D. N., Sample, C., & Sugrim, S. (2018). Simulations in cyber-security: a review of cognitive modeling of network attackers, defenders, and users. Frontiers in psychology, 9, 691.
Gonzalez, C., Ben-Asher, N., & Morrison, D. (2017). Dynamics of decision making in cyber defense: Using multi-agent cognitive modeling to understand cyberwar. In Theory and Models for Cyber Situation Awareness (pp. 113-127). Springer, Cham.
Maqbool, Z., Pammi, V. C., & Dutt, V. (2019). Behavioral Cybersecurity: Investigating the influence of Patching Vulnerabilities in Markov Security Games via Cognitive Modeling. IJCSA, 4(1), 185-209.
Gordon, L., Loeb, M., Lucyshyn, W. (2003). Information security expenditures and real options: A wait-and-see approach, Computer Security Journal, 19(2), 1-7.
Majd, S, Pindyck, R. (1987). Time to build, option value, and investment decisions, Journal of Financial Economics, 1(1), 7-27.
