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  • Exposure Factor, EF
  • 자산에 대한 손실 가능성(0~1)
  • Annual Rate of Occurrence, ARO
  • 연간 위험 발생 가능성(0~1)

단일 예상 손실액

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  • Single Loss Expectancy, SLE
  • 자산가치 × 노출 계수

연간 예상 손실액

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  • Annual Loss Expectancy, ALE
  • 1년동안 발생 가능한 손실액
  • 단일 예상 손실액(SLE) × 연간 발생률(ARO)
  • 이론적으로 연간 보안 예산은 연간 예상 손실액 이내인 것이 합리적이다.

보안 대책의 선택

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대책을 적용하면 노출 계수나 연간 발생률이 줄어 ALE 가 줄어든다. 대책끼리는 줄어든 ALE 에서 대책 비용을 뺀 값으로 비교한다.

ALE 감소액 = 대책 적용 전 ALE − 대책 적용 후 ALE
대책의 이익(연간 순효과) = ALE 감소액 − 연간 대책 비용
  • 이익이 0보다 커야 대책을 쓸 가치가 있고, 여러 대책 중에서는 이익이 가장 큰 것을 고른다.
  • ALE 감소액만 보고 고르면 안 된다. 감소액이 커도 비용이 더 크면 손해다.
구분 적용 전 대책 A 대책 B
자산 가치 100,000 100,000 100,000
노출 계수 80% 20% 80%
SLE 80,000 20,000 80,000
ARO 50% 50% 25%
ALE 40,000 10,000 20,000
ALE 감소액 - 30,000 20,000
대책 비용 - 17,000 4,000
대책의 이익 - 13,000 16,000

A 가 손실을 더 많이 줄이지만 비용을 빼면 B 의 이익이 더 크므로 B 를 선택한다.

투자 대비 수익

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  • Return Of Investment
  • 투자로 인해서 얻는 수익(일반적으로 비율로 나타낸다)
  • 수익 / 투자금 * 100
Sensitivity analysis
  • 다른 조건이 일정한 경우에 어느 한 투입요소가 변동할 때의 예측치가 어느정도 민감하게 변동하는가를 분석하는 것
  • 표시방법 중 토네이도 도표가 있는데 이 도표는 불확실성 수준이 높은 변수의 상대적 중요성을 보다 안정적인 변수와 비교할 때 유용하다.
Expected monetary value analysis
  • EMV 분석은 발생할 수도 있고 발생하지 않을 수도 있는 시나리오가 미래에 포함될 때 평균결과를 계산하는 통계적 개념이다.
  • 기회의 EMV는 양수값으로, 리스크의 EMV는 음수값으로 표현된다.
  • EMV는 각 예상 결과 값에 확률을 곱한 다음 모든 값을 더하여 계산한다.
  • 일반적으로 의사결정 트리 분석(Decision tree analysis)에서 사용한다.
  • 효용이론 (Utility Theory): 서로 다른 수준의 보상으로 리스크를 수용하는 개인의 의지 측정을 위한 이론적 접근법
  • 우연현상의 경과를 난수를 써서 수치적, 모형적으로 실현시켜 그것을 관찰함으로써 문제의 근사 해를 얻는 방법
  • 가능한 원가 또는 기간의 확률 분포에서 임의로 선정한(random) 값을 사용하여
  • 프로젝트 원가나 프로젝트 일정을 여러 차례 계산하거나 반복하는 방법
  • 총 프로젝트 원가 또는 완료날짜의 분포를 산출하는 기법으로 사용한다.

의사결정 나무 분석

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Decision tree analysis
  • 기대 값과 리스크 확률을 곱하여 잠재적 산출 및 영향을 분석하여 의사 결정에 도움이 되는 분석 기법

과거자료 분석법

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  • 과거의 자료를 통한 위험발생 가능성 예측, 과거 데이터 수량에 따른 정확도

수학공식 접근법

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  • 위협발생빈도를 계산하는 식을 이용하여 위험을 계량화
  • 미지의 사건을 확률적으로 편차를 이용하여 최저,보통, 최고 위험평가를 예측