In today's digitally driven landscape, robust Information Technology (IT) risk assessment practices are essential for safeguarding systems, digital communication, and data. This paper introduces 'AssessITS', an actionable method designed to provide organizations with comprehensive guidelines for conducting IT and cybersecurity risk assessments. Drawing extensively from NIST 800-30 Rev 1, COBIT 5, and ISO 31000, 'AssessITS' bridges the gap between high-level theoretical standards and practical implementation challenges. The paper outlines a step-by-step methodology that organizations can simply adopt to systematically identify, analyze, and mitigate IT risks. By simplifying complex principles into actionable procedures, this framework equips practitioners with the tools needed to perform risk assessments independently, without too much reliance on external vendors. The guidelines are developed to be straightforward, integrating practical evaluation metrics that allow for the precise quantification of asset values, threat levels, vulnerabilities, and impacts on confidentiality, integrity, and availability. This approach ensures that the risk assessment process is not only comprehensive but also accessible, enabling decision-makers to implement effective risk mitigation strategies customized to their unique operational contexts. 'AssessITS' aims to enable organizations to enhance their IT security strength through practical, actionable guidance based on internationally recognized standards.


翻译:在当今数字化驱动的环境中,稳健的信息技术(IT)风险评估实践对于保护系统、数字通信和数据至关重要。本文介绍了一种可操作的“AssessITS”方法,旨在为组织实施IT与网络安全风险评估提供全面的指导框架。该方法广泛借鉴NIST 800-30 Rev 1、COBIT 5和ISO 31000标准,弥合了高层理论标准与实际实施挑战之间的鸿沟。本文阐述了一种可被组织直接采用的逐步实施方法,以系统化地识别、分析和缓解IT风险。通过将复杂原则简化为可操作流程,该框架使从业人员能够独立开展风险评估,减少对外部供应商的过度依赖。所制定的指南力求简明直接,整合了实践评估指标,可对资产价值、威胁等级、脆弱性以及保密性、完整性和可用性影响进行精确量化。该方法确保风险评估过程不仅全面系统,而且易于实施,使决策者能够根据其独特的运营环境制定有效的风险缓解策略。“AssessITS”致力于通过基于国际公认标准的实用可操作指南,助力组织提升其IT安全防护能力。

0
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年11月6日
Arxiv
14+阅读 · 2023年8月7日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员