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Die Identifikation und Einschätzung von Risiken werden stets von Unsicherheit begleitet. Auch die besten Risikomodelle und Wahrscheinlichkeitsberechnungen können diese Tatsache nicht komplett beseitigen. Mit dieser Kenntnis besteht aber die Möglichkeit, alle erfassbaren Sachverhalte besser einzuschätzen und Modelle anzuwenden, die zielorientiert Probleme angehen. Dadurch lässt sich die Unsicherheit zugunsten des Risikomanagements verringern.
Die Modellierung von Risikoszenarien ist allgemein und mit Bezug auf Cyberrisiken eine herausfordernde Tätigkeit. Domain-Expertise und Methodenkenntnisse sind erforderlich, um ein Gesamtbild entwickeln zu können. Der vorliegende Beitrag greift auf die Cyber Threat Intelligence und das STIX-Rahmenwerk zurück und verbindet die Ergebnisse mit einer Szenariotechnik.
Die neuen Realitäten digitalwirtschaftlicher Geschäftsmodelle stellen die Verfügbarkeit und Verwendung großer Datenmengen in den Mittelpunkt unternehmerischer Aktivitäten. Das Risikomanagement, das bereits intensiv stochastische Methoden anwendet, sollte an dieser Entwicklung teilhaben. Im vorliegenden Beitrag geht es um die angemessene Rahmung und Einordnung von Analytics-Projekten.
Smart Cities und Big Data
(2019)