来自雾帜智能K2实验室的汪浩博士在XCon上做了《信息安全风险的量化》的报告后，后台收到不少PPT的下载请求。但PPT内容精简，本文是对报告的深入解读。阅读本文大概需要15分钟。
报告的主要内容包括：
1.一种描述安全风险、衡量安全绩效的方式
2.一种处理复杂、不确定问题的计算流程
两个问题
要做的工作很多，优先级怎么定？
我的工作对公司/组织的贡献有多大？
不管你当前是技术骨干，还是管理精英，一定在某个时刻考虑过以上两个问题。不妨想一下你的答案会是什么。
汪浩采访了几位安全领域专家，汇总之后的结论如下：
优先级，可以有以下几个考虑方向：个人经验和积累；看行业最佳实践；找业务了解安全需求；非常重要的合规等等。
贡献则可以从这么几个点来描述：合规没有问题，安全事故减少了，外部发现的漏洞减少了多少，安全能力增加了多少，覆盖了多少风险场景等等。
这说明当前的规划和汇报策略是可行的。那为什么还要讨论别的方式呢？
用钱衡量安全工作
接受采访的几位专家同时提到，安全的上级主管，比如CEO，是认可甚至鼓励现有的规划方式的：就是通过看齐行业最佳实践、满足合规要求等确定优先级；他们也接受现有的安全成绩的汇报方式。安全预算申请时，被以投资回报率这种量化指标来挑战这种事，基本不会发生。这说明当前的规划和汇报策略是可行的。
那为什么还要讨论新的方式呢？因为用钱讨论问题，在易于理解这一点上，有不言自明的优势：其他团队能理解，领导也能看懂。此外，就像我们将要看到的，以钱量化安全成绩，有望解决安全工作“做不好会减分，做好不加分”，这个我们一直认为是安全职业属性的难题。
但很可能你也曾或多或少琢磨过，甚至是亲身实践过化安全风险的量化。事实上，学界相关的研究一直就没有断过——攻击图(attackgraph)有至少20年的历史；新一些的如贝叶斯攻击图、博弈论讨论内鬼作案可能性等等，不可谓不先进。但似乎并没听说过基于这些技术的风险量化方案落地案例。为什么？
业务部门用钱描述成绩，是因为它的KPI是实际发生的，简单汇总即可，用到的技术主要有：加、减、乘——可能都用不到除法！但安全面对的是不确定性，是不断变化的攻击面，这些简单工具显然不够用。但太复杂而玄妙的，做出来可能自己也难以相信，也就很难持续。
Index Coop推出多元化ETH质押指数Token dsETH:1月25日消息，加密货币指数协议Index Coop宣布推出多元化ETH质押指数Token dsETH，dsETH在发布时将由rETH（RocketPool），stETH（Lido）和sETH2（StakeWise）组成。
据悉，dsETH的目标是为Token持有者提供对流动性质押Token的多元化风险敞口。[2023/1/25 11:30:01]
概括来说，把安全风险和成绩换成钱，有以下三个困难：
1.不确定：会不会被攻击？攻击会不会成功？攻击成功会不会造成实际损失？
2.太复杂：最典型的——数据泄露被媒体报道，声誉损失要怎么算？
3.数据少：重大事件原本就少，被攻击的公司又通常不会公开
他山之石
要想把安全风险就换成钱，而且让别人认可，我们必须能够克服以上这三个困难。逐个看下来，我们会发现在其他领域已经有成熟的，或者行之有效的解决方案了：
1.用概率工具和风险管理语言，解决不确定性困难。金融行业，比如保险，会面对很多不确定的问题。像地震、奥运会举办延期，都非常罕见。但客户出险，保险公司作出赔偿，不会因此就认为精算师工作做的不好。因为风险经过了量化，这样的结果在预测之内。企业风险治理是另一个处理不确定的领域。在这类包含不确定性的领域，人们使用概率、数值模拟来描述这些不确定性。除了钱之外，CEO们也精通企业风险治理，这意味着用类似的语言跟他们沟通，效果更有保障。
2.分类分解，解决复杂性困难。这方面，像麦肯锡这类咨询公司比较有经验。把问题或者主题，按照统一的方式，分解成几个小问题。每个小问题比较容易解决。金字塔原则，零秒思考之类名词，都是在讲怎样高效率地把复杂、没有头绪的事情系统地拆解为可解决的问题。
3.提取专家经验，解决数据少的困难。把领域专家经验作为数值给挖掘、提取出来，可能是质量很高的数据。人们平时很少用数字去思考，但能安全的在马路上穿行，说明了大脑中各种信息的有效性。这涉及认知科学，得从相关文献里找工具。但也有咨询公司做过不少尝试，效果可能超出你我预期。
如果你碰巧对以上几个方面都有研究，可以尝试把它们组合起来，应用到安全领域，设计一个安全风险量化方案出来。但现在有一个现成的——已经有人组合了这么一套框架出来，对自己搭框架也会有借鉴意义。
FAIR
这个框架叫做“信息风险因子分析”，简称FAIR。
FTX退出美国商品期货交易委员会的衍生品清算计划:金色财经报道，市场消息：FTX退出美国商品期货交易委员会（CFTC）的衍生品清算计划。(金十)[2022/11/12 12:53:49]
目前在美国，FAIR可能是应用最广的信息安全风险量化框架：
FAIR学院的成员遍布Netflix，惠普等超过45%的美国财富1000企业；NASA、美国能源部等政府部门使用FAIR量化风险；IBM有一个知名的年度数据泄露损失报告，2021年版使用FAIR来量化数据泄露的损失；NIST2021年报告《将安全与企业风险管理整合》建议以FAIR作为量化安全风险的手段；FAIR被TheOpenGroup收录，是目前安全风险量化唯一的国际标准。
Figure1IBM数据泄露报告2021以FAIR量化风险
可以看到，FAIR至少是在部分组织里被接受、并实际使用的。虽然FAIR执行起来需要费些脑筋，但能够被众多公司和机构接受，来替代简单易行的最佳实践、风险矩阵，应该是因为FAIR做了某些虽然麻烦、但是正确的事情。
案例：一个有问题的分析
勒索攻击最近两年已经成为最受关注的信息安全威胁。一个电商公司想要知道自己遭受勒索攻击的风险。
先看一下一个过于简单的量化是怎么做的：
1.提出问题：公司被勒索攻击的风险？
2.风险分析：安全专家判断：损失频率0.01-0.1次/年，最可能是0.01次/年；经过内部讨论，认为损失大小100万-1000万，最可能是在200万上下
3.汇报结果：1万-100万/年，最可能是20万。
从问题到求解，因为在如下几个细节处没有合理进行处理，使得它实际上没法用。
问题模糊——
今天要想执行一次成功的勒索攻击可能是要费些功夫的，如果目标有备份，那么连同备份服务器一起加密才能勒索成功。根据自己公司的情况，对手是小黑客，还是有组织的、用到了“勒索即服务”(RaaS)的团伙？两者造成的损失发生率不同，单次损失差别可能也比较大。混在一起分析，不会有可信的结果。所以，把一个受关注的风险，拆分成几个明确的场景是关键的第一步。比方说，简单分析之后，结合自己公司的实际，你发现小黑客的风险可以忽略，把这个结论记下来；然后进一步把勒索团伙作案的勒索攻击方法，拆分为“通过钓鱼邮件入侵内网”，“通过远程桌面暴力破解管理员密码入侵内网”两种场景；这两种的发生频率可能不同，但单次造成的损失应该是一样的。
动态 | BitMEX研究：大型ICO项目或通过将大量数字货币转换为法定货币来避免以太坊价格崩盘:据PYMNTS.com消息，BitMEX研究显示，大型ICO项目可能通过将数字货币资源转换为法定货币来避免以太坊价格崩盘。BitMEX指出，总体上升的以太坊与兑换成法定金额之间的差额仅为1100万美元。即便如此，该报告指出，以太坊的未实现收益远高于9300万美元。
此前消息，BitMEX研究分析结果显示，尽管大量ETH被卖出，以太坊上的ICO项目目前仍存在盈利。[2018/10/2]
问题模糊是困难2里的一个原因，FAIR这个框架的第一步是明确场景，降低复杂度。
数值由来不清楚——
这个量化方案中，把损失拆解为损失频率和发生次数，这是没问题的。但损失频率是怎么定出来的？单次损失大小是怎么定出来的？有什么道理吗？要想对一类事件发生之后涉及的损失大小有全面了解，需要多个部门的信息。安全部自己定的损失，很难经得住推敲。
FAIR对这个问题的解决方法是因子分解和引入领域专家。因素分解体现为如下一棵树形数据结构。我们大概描述一下，风险=损失发生率*单次损失大小——这个很自然吧？如果损失发生频率不好估计，可以进一步拆分为威胁发生率和脆弱程度，如此细分下去——图里的每一个节点的定义，都是FAIR这个框架的一部分。但在计算一个风险时，我们通常只会到第二、三层。以笔者的理解，层数越少越好，如果能直接估计损失发生率，就不要继续拆分——因为越向下细分，离真实、可验证的数据越远。
Figure2FAIR因素分解示意图
对于用到的节点，如果数据充分，我们可以直接用，这是理想状态。但前面提到的困难3，仅有的还可能不准确。比如勒索，同行业有很多公司，但实际中了勒索可能很少；选择公开的会更少。这时候专家经验就会发挥作用，但需要把准确的信息提取出来。
另外，上述提到损失会有多种。在对已知事件的归纳总结基础上，FAIR把损失类型分为六种，从而任何事件，按照这六种逐个分析就可以。
(1)生产力：典型的像可用性受到破坏，业务中断或降级，都会影响营收
(2)响应：发生安全事件，安全团队，业务、HR、客服、公关部门都可能要出人手应对。在此期间，这些人无法进行日常工作，构成响应费用
(3)替换：员工因恶意泄露信息被开除，需要新招聘员工
(4)竞争优势：核心数据泄露，并购信息泄露等，造成竞争中的被动
(5)法律处罚：比如数据泄露被罚款
(6)声誉：股价下跌；融资成本上升；员工留存或招聘的成本上升等
现在你只需要相信，任何损失都可以不重也不漏地分解为这六种形式就好了。换句话说，按照这六个方向思考，可以把可能出现的损失都算进来。
把损失分解开之后，就可以进行数据采集了。如果有公司自身的历史数据最好，否则就需要借助专家经验，这是为什么需要安全同HR、法务、业务各领域专家充分沟通。比如HR专家几乎一定听说甚至参与过员工违规事件的处理，对这方面的损失有更合理的预期。FAIR将专家估计等同于数据，因此如何将专家的估计提取为数字显得至关重要，稍后我们会详细介绍方法。
总结一下，这里涉及的困难是损失分析起来涉及方面太多，以及数据太少，而FAIR的对策是因素分解，以及引入相关领域专家。另外需要注意关键一点，在每一个估计结果处做好记录，即为什么这么估计？比如，为什么忽略小黑客们勒索的威胁？
这样，因为有明确的场景，每个分解都对应着确切的概念，数据采集过程有详细记录，同时估计结果由利益相关方的专家给出，结果就能经得住挑战和复盘。
然后我们继续分析前述过于简单量化方案中的第三个问题。
Figure3一个过于简单、问题多多的量化流程
结果汇总——
这里并没有明显的问题。实际计算中，因为每个场景对应多类可能损失，各损失对应的风险值也都以一定的形式弥散在某个范围内。将随机变量整合起来，没有简单的解析办法。
Figure4FAIR的量化流程
FAIR使用数值模拟来进行结果汇总。这是一个在金融和科研中常用的手段，也应该是惟一的办法。除了能够解决多个风险相加的问题，它得到的是一个完整的风险分布，基于它可以很方便地得到以不同方式呈现的风险。比如损失曲线(lossexceedancecurve；图5)；风险矩阵，甚至是散点图等。这一步有开源工具可以直接使用，只需要输入各个范围，就可以自动算出风险，甚至自动生成风险报告。
Figure5损失曲线
Figure6风险矩阵
Figure7模拟结果
以上通过一个反面案例，把FAIR的流程梳理了一遍。虽然看似复杂，但当分析的风险增多，你会发现有很多数据可以复用。客服的人时费用、工程师开会的人时费用、替换工程师的损失等数据，短时间内可以认为是常数；一次获取后，可以用在很多有场景内。另外，每个场景的FAIR风险分析，半年或者一年做一次就可以。
专家知识的挖掘
报告把FAIR流程中的一个重要但人们接受起来有困难的问题，单独做了讲解。
前面提到，提取专家知识，是为了解决量化困难3。FAIR在计算中将专家估计与数据同等对待。也因此专家估计的准确性，决定了最后结果的准确性；如果专家估计不可信，那么前面这一切从一开始就不用做了。
坏消息，是我们的主观估计通常来说是不准的。好消息，是它可以被“校准”。为此，报告中设计了一个互动环节，结果堪称完美：参与答题的观众中，100%改进了估计准确度；其中更有超过40%可以认为校准至准确——通常人的估计能力是需要经过多轮校准才能达到准确的。读者不妨也试一下。
第一次估计
写出以下问题的答案。它们并不容易；但不知道准确答案没关系，只需要给一个范围即可。要求是你有90%的把握，正确答案在你给的范围里。这些问题乍看起来和安全没关系，反倒像是个无聊游戏。但只要花几分钟试一下，你会发现这种能力是可以应用到包括安全在内的所有认知领域的。现在开始。
1.天安门城楼最高处有多高？
2.北京到上海的空中距离？
3.朱自清先生《背影》的写作时间？
4.第五套人民币100块钱的长边长度？
5.第五套人民币100块钱的短边长度？
6.XCON会场的经度是多少？
7.XCON会场的纬度是多少？
8.中国有多少地级市？
9.乒乓球台有多宽？
10.诸葛亮哪一年去世？
强调一下，只要你有90%的把握，正确答案在你给的范围里就好，比方说10m-20m。这里面可能有的问题你不清楚，甚至感觉完全没概念。不要担心。我们练习的目标之一，正是从“没概念、不知道”，到能够给出答案，并且是准确的答案。为了见证这个变化，对每一个问题，你务必要给一个范围，不确定的话，范围可以取大一些。最关键的是有勇气，不放弃！
Figure8一个90%中奖率的转盘抽奖
校准及第二次估计
现在我们一起对大脑的“估计系统”进行一次校准。有耐心读到这里各位读者，一定都是业界精英，对玄学和忽悠也会比较敏感。但你要相信，接下来的内容有理论依据，且经过了实践的验证。请暂时忽略头脑中嘀嘀作响的告警信号。
首先，刚才题意是说，你有90%把握，正确答案落在你给出的范围以内。这意味着，对于每一道题有90%的可能性你答对了。现在我们给答题加上一个赢钱的设定如果你答对了这道题，就会赢一万块钱。因此对于每一道题，你应该有90%的概率赢1万块钱，否则就没钱。
Ok，没有问题的话，先把这个游戏放一边。
来想象另一个游戏，转盘抽奖。这是一个饼状图，小的这个部分占10%，其余的占90%，注意，这里的刻度是准确的。12点位置有一个固定的指针。主持人拨一下转盘让它转起来，如果指针最终指向绿色区域，就是大的区域，你就会赢得1万块钱，如果指针停在这块小的蓝色区域，就没有钱。那么你赢的概率有多大？
——这不是脑筋急转弯，概率也是90%。
现在，对于每一个问题，请你在“回答问题赢奖金”和“转盘抽奖”之间选择一个游戏。两个游戏的赢钱概率理论上都是90%，你会选择玩哪个？
如果是更倾向于玩转盘游戏，那意味着你现在认为，自己所给的范围并没有90%的正确把握，就请调整下你的答案范围。直到你觉得这俩游戏的胜率差不多，随便选哪个玩都行。然后写在第二列。如果更倾向于玩第一个游戏，也是一样；你的大脑认为，自己所给的范围太大了，那就缩小一下范围。直到你觉得玩哪个游戏都一样。
在公众号留言“答案”即可获取十个问题的正确答案。然后统计下两次估计的结果。你分别答对了几道题？也可以在文后留言告诉我们。
对原理的讨论
我们完全没有概念的东西可能非常少。至少比我们所认为的少——我们只是从来没有用明确的数字去描述一个东西，但相关信息大脑已经编码好。要提取这个编码，我们需要用到一些认知科学的结论。人类的大脑有如下两个特点：
(1)过度自信。所以才会发生“大多数司机认为自己驾驶水平高于中间水平”的事情；
(2)损失厌恶。一个“可能赢100，也可能亏100”的游戏，大部分人不会去玩。因为虽然平均来看不赢不输，但损失100块钱的痛苦大于赢得100块钱的快乐，即情绪的平均值是负的；
第一次答案，我们给的范围往往偏小；这其中部分原因是过度自信。另一个原因，则是我们更习惯给一个确切的数，即不自觉地追求“精确”(accurate)。但对于决策，准确很重要——你可以给一个对但模糊的范围，这样结果可能也会模糊，但最多也就是对决策用处不大而已；但给一个精确到小数点后三位的错误数值，一定会误导决策。我们需要有意识地在精确和准确之间做平衡。
第二次答案中，我们加入了赢钱设定。虽然我们知道是假设，但大脑的损失厌恶能力已经激活。即便不用转盘做辅助，准确率也会提高——我们得以用大脑的一个缺陷去对抗另一个缺陷，完成对大脑中信息的准确提取。最后，转盘图像可以调动视觉功能来纠正大脑对90%认知的可能的偏差。
参考资料：
1.Hubbard,D.W.,&Seiersen,R.(2016).Howtomeasureanythingincybersecurityrisk.
2.Freund,J.,&Jones,J.(2015).Measuringandmanaginginformationrisk.
3.张威等(2021).CISO进阶之路：从安全工程师到首席安全官
4.NIST.(2021).IdentifyingandEstimatingCybersecurityRiskforEnterpriseRiskManagement.NationalInstituteofStandardsandTechnology,8286A,55.
5.IBMCorporation.(2021).CostofaDataBreachReport2021.IBMSecurity,1–73.
备注：
如果你对严谨性要求比较高，认为专家估计不能用于计算。下面是一个论证，说明专家估计和测量在表现上没有本质区别。比如，我们所有人都是估计别人身高的专家。所以你看到我的时候，可能会估计我在1.65-1.85米之间，而且最可能是在1.75上下之类。或者是一个更小的范围。写出来就是1.75m+-10cm。注意，这跟拿一个尺子量在形式上是不能区分的：我们从初中物理学过，每次测量都有误差，所以需要多次测量，最后的测量结果类似1.76m+-2cm。因此经过校准的专家估计也是一个测量系统，只是有可能精度不高。
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