FAIR-симулятор — Peraspera Consulting

ФАКТОРЫ FAIR

Сценарий:

Threat Event Frequency (событий/год)

Уязвимость (%) — P(потери | событие угрозы)

Secondary LEF (SLEF) (%)

Расчётная LEF

СИМУЛЯЦИЯ МОНТЕ-КАРЛО

Расчёт выполняется движком на сервере: частота — Пуассон, величины ущерба — логнормальные распределения по P10/P50/P90.

Число прогонов

ВЕЛИЧИНЫ УЩЕРБА

Первичные потери

Производительность

Реагирование и восстановление

Вторичные потери — учитываются с вероятностью SLEF

Штрафы и взыскания

Конкурентное преимущество

Бренд и репутация

ВАЖНО Допущения суммирования портфеля

Как мы суммируем: мы складываем ожидаемые потери по каждому сценарию, чтобы получить суммарные ожидаемые годовые потери портфеля. Это математически точно для средних значений (линейность математического ожидания); корреляция важна только для перцентилей/хвостов распределения, но не для среднего.

Суммарные годовые ожидаемые потери (среднее)

Σ ALE_i

Ожидаемых событий в год

событий/год

Σ LEF_i

Средняя величина ущерба

за событие, ₽ 2026

Σ(LEF_i × LM_i) / Σ LEF_i

Доля крупнейшего сценария в общем объёме

max(ALE_i) / Σ ALE_i

СЦЕНАРИИ РИСКА

Утечка данных — база клиентов

Внешний злоумышленник похищает персональные данные (PII) клиентов из продуктивной базы данных, используя фишинговые учётные данные для доступа к привилегированному сервису работы с данными.

Отрасль

Финансовый сектор

LEF

Уязвимость

ALE

Атака шифровальщика — критичные системы

Партнёр (аффилиат) операторов шифровальщика шифрует продуктивные серверы, эксплуатируя пограничное VPN-устройство и продвигаясь латерально по сети; данные эксфильтрируются для двойного вымогательства.

Отрасль

Финансовый сектор

LEF

Уязвимость

ALE

ОПРЕДЕЛЕНИЕ СЦЕНАРИЯ (Актив + Угроза + Последствие + Метод)

Актив

Продуктивная база персональных данных клиентов (например, облачная РСУБД за внутренним API), содержащая ~2–5 млн записей: имя, email, телефон, физический адрес, паспортные данные.

Источник угрозы

Внешний финансово мотивированный злоумышленник / брокер данных (организованная преступность, не государство).

Вектор атаки / Метод

Целевой фишинг сотрудников службы поддержки → усталость от MFA push-уведомлений → использование валидных учётных данных для доступа к внутреннему API работы с данными.

Негативное последствие

Потеря конфиденциальности: несанкционированное получение (эксфильтрация) PII клиентов, влекущее уведомление о нарушении, запросы регулятора и потенциальные гражданские иски.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ СЦЕНАРИЯ (Актив + Угроза + Последствие + Метод)

Актив

Критичные бизнес-системы обработки заказов и финансов (кластеры ВМ + файловые серверы Windows; ~50–150 ВМ; RPO/RTO определены, но резервные копии в том же домене).

Источник угрозы

Партнёр программы Ransomware-as-a-Service (финансово мотивирован), использующий брокера первичного доступа (IAB).

Вектор атаки / Метод

Покупка VPN-учётных данных у брокера первичного доступа → эксплуатация непропатченного пограничного VPN-устройства → латеральное перемещение (RDP/SMB) → отключение EDR через GPO → шифрование файловых серверов и хранилищ ESXi.

Негативное последствие

Потеря доступности: шифрование вызывает многодневный простой обработки заказов, финансов и файловых ресурсов; требование выкупа с реальной угрозой утечки данных.

ОЖИДАЕМАЯ ВЕЛИЧИНА УЩЕРБА НА СОБЫТИЕ

Первичные потери

учитываются при каждом событии; может быть 0 ₽

Вторичные потери

Итого LM

ожидаемая величина ущерба на событие

Loss Event Frequency (LEF)

LEF = TEF × Уязвимость

TEF
Уязвимость
LEF

Loss Magnitude (LM)

LM = Первичные + SLEF × Вторичные

Первичные потери
Вторичные потери
SLEF
LM

Annual Loss Exposure (ALE)

ALE = LEF × LM

LEF
LM
ALE (точечная оценка)

ПЕРВИЧНЫЕ ПОТЕРИ

Прямой ущерб первой стороне (оцениваются при каждом событии; может быть 0 ₽).

Производительность
Реагирование и восстановление Может быть первичным или вторичным в зависимости от того, что движет расходами (внутренний IR или судебные издержки)
Замещение Свёрнуто в «Реагирование и восстановление»
Итого первичные

ВТОРИЧНЫЕ ПОТЕРИ

Происходят при некоторых условиях — с вероятностью SLEF ().

Штрафы и взыскания
Конкурентное преимущество
Бренд и репутация
Условный итог (если случится)
Ожидаемое значение

КРИВАЯ ОЖИДАЕМЫХ ПОТЕРЬ — LOSS EXCEEDANCE CURVE

Сценарий «» · P(годовой ущерб > x), ось X — логарифмическая, млн ₽.

Медиана (P50)

Среднее (ALE)

90-й перцентиль

99-й перцентиль

Вероятность превышения, %

FAIR — количественная оценка риска

Утечка данных — база клиентов

Атака шифровальщика — критичные системы