Denna artikel syftar till att förstå om, och i vilken utsträckning, affärsuppgifter om en organisation kan bidra till att bedöma ett företags risk i att uppleva dataintrång incidenter, liksom dess fördelning av risker över flera incidenter typer, för att ge riktlinjer för att effektivt skydda, upptäcka och återhämta sig från olika former av säkerhetstillbud. Befintligt arbete med förutsägelse av dataintrång fokuserar främst på nätverksincidenter, och studier som analyserar riskfördelningen mellan olika incidentkategorier, främst Verizons senaste Data Breach Investigations Report, ger rekommendationer baserade enbart på affärssektorsinformation. I den här artikeln utnyttjar vi en bredare uppsättning allmänt tillgängliga affärsuppgifter för att ge en mer finkornig analys av incidenter som inbegriper någon form av dataintrång och dataförlust. Specifikt använder vi rapporter som samlats in i VERIS Community Database (VCDB), samt data från Alexa Web Information Service (AWIS), Open Directory Project (ODP) och Neustar Inc., för att träna och testa en sekvens av klassificeringar/predictors. Våra resultat visar att vår funktionsuppsättning kan skilja mellan offer för dataintrång, och icke-offer, med en 90% sann positiv frekvens, och 11% falskt positiv, vilket gör dem till ett effektivt verktyg för att utvärdera en enhets cyberrisk. Dessutom visar vi att jämfört med att använda affärssektorsinformation ensam, vår metod kan härleda en mer exakt riskfördelning för specifika incidenter typer, och tillåta organisationer att fokusera på en glesare uppsättning av incidenter, vilket uppnår samma skyddsnivå genom att spendera mindre resurser på säkerhet genom mer omdömesgill prioritering.
Vidare, Sarabi et al. REF försöker bedöma ett företags risk från säkerhetsincidenter och distribution av säkerhetsincidenter genom att använda en organisations affärsuppgifter.
Risky business: Fine-grained data breach prediction using business profiles
{'venue': 'J. Cybersecurity', 'journal': 'J. Cybersecurity', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}