Loading AI tools
De Wikipédia, l'encyclopédie libre
L'analyse factorielle du risque informationnel ou Factor Analysis of Information Risk (FAIR) en anglais, est une taxonomie des facteurs contribuant aux risques et la façon dont ils s’influencent mutuellement.
Il s'agit principalement d’établir des probabilités précises sur la fréquence et l'ampleur des événements de perte de données. Il ne s’agit pas d’une méthodologie pour effectuer une évaluation des risques d'une entreprise (ou d'un individu)[1].
Il s'agit également d’un cadre de gestion des risques développé par Jack A. Jones (fondateur de FAIR Institute). Il peut aider les organisations à comprendre, analyser et mesurer les risques liés à l'information, selon Whitman & Mattord[2].
Un certain nombre de méthodologies traitent de la gestion du risque dans l’environnement des technologies de l’information (TI) ou des risques TI, relatifs aux systèmes de management de la sécurité de l'information et des normes comme la Suite ISO/CEI 27000. FAIR cherche à les valoriser.
La classification et les méthodes ont été mises à disposition pour une utilisation non commerciale sous une licence Creative Commons. L’utilisation de l’analyse factorielle du risque informationnel à des fins commerciales nécessite une licence de RMI[3].
Le document principal de FAIR est « An Introduction to Factor Analysis of Information Risk (FAIR) », Risk Management Insight LLC, novembre 2006[4].
Le contenu de ce livre blanc et le cadre FAIR lui-même sont publiés sous la licence d'attribution non commerciale-partage à l'identique 2.5 Creative Commons. Le document définit d'abord ce qu'est le risque. La section “Risque et analyse du risque” aborde des concepts de risque et certaines réalités entourant l'analyse du risque et les probabilités. Cela fournit une base commune pour comprendre et appliquer le FAIR. La section “Composantes du paysage des risques” décrit brièvement les quatre composantes principales qui composent tout scénario de risque. Ces composantes ont des caractéristiques (facteurs) qui, combinées les unes aux autres, entraînent le risque. La section “Factorisation des risques” commence à décomposer le risque informationnel en parties fondamentales. La classification qui en résulte décrit la façon dont les facteurs se combinent pour générer le risque et établit une base pour le reste du cadre FAIR.
La section “Contrôles” présente brièvement les trois dimensions d'un paysage de contrôles. La section “Mesure du risque” aborde brièvement les concepts et les défis de mesure, puis fournit une discussion de haut niveau sur les mesures des facteurs de risque.
FAIR souligne que le risque est un événement incertain et qu'il ne faut pas se concentrer sur ce qui est possible, mais sur la probabilité d'un événement donné. Cette approche probabiliste est appliquée à chaque facteur analysé. Le risque est la probabilité d'une perte liée à un actif informationnel. Dans FAIR, le risque est défini comme “la fréquence probable et l’ampleur probable d’une perte future”[5]. FAIR décompose en outre le risque en décomposant les différents facteurs qui composent la fréquence probable et la perte probable, qui peuvent être mesurées en un nombre quantifiable. Ces facteurs comprennent : la fréquence de l'événement de menace, la fréquence de contact, la probabilité d'action, la vulnérabilité, la capacité de menace, la difficulté, la fréquence de l'événement de perte, l'ampleur de la perte primaire, la fréquence de l'événement de perte secondaire, l'ampleur de la perte secondaire et le risque secondaire. Une fois le risque décomposé en variables estimées avec des intervalles, les simulations Monte-Carlo permettent d'évaluer la même formule des milliers de fois à l'aide de valeurs sélectionnées parmi les intervalles[6].
FAIR est donc également un outil d'aide à la décision permettant de répondre à des questions relatives aux risques et aux menaces.
Cette méthode complète les méthodes existantes telle que EBIOS.
Le potentiel de perte d’un actif informationnel découle de la valeur qu’il représente et/ou de la responsabilité qu’il introduit pour une organisation[4]. Par exemple, les informations sur les clients fournissent de la valeur grâce à leur rôle de génération de revenus pour une organisation commerciale. Ces mêmes informations peuvent également engager la responsabilité de l'organisation s'il existe une obligation légale de les protéger ou si les clients s'attendent à ce que les informations les concernant soient correctement protégées.
FAIR définit six types de pertes[4] :
FAIR définit la valeur/responsabilité comme[4] :
Les agents de menace peuvent être regroupés en communautés de menaces, des sous-ensembles de la population globale des agents de menace qui partagent des caractéristiques clés. Les communautés de menaces doivent être définies avec précision afin d'évaluer efficacement l'effet (ampleur de la perte).
Les agents de menace peuvent agir différemment sur un actif informationnel[4] :
Ces actions peuvent affecter différents actifs de différentes manières : l'effet varie en fonction des caractéristiques de l'actif et de son utilisation. Certains actifs ont une criticité élevée mais une faible sensibilité : le refus d'accès a un effet beaucoup plus élevé que la divulgation sur ces actifs. D'un autre côté, un actif informationnel contenant des données très sensibles peut avoir un faible effet sur la productivité s'il n'est pas disponible, mais une gêne et un effet juridique si ces données sont divulguées : par exemple, la disponibilité des données de santé d'anciens patients n'affecte pas la productivité d'un établissement de santé mais sa divulgation peut coûter des millions de dollars à l’organisation[7]. Un même événement peut impliquer différents actifs informationnels : un vol d'ordinateur portable affecte la disponibilité de l'ordinateur portable lui-même mais peut conduire à la divulgation potentielle des informations qui y sont stockées.
C’est la combinaison des caractéristiques d'un actif informationnel et du type d'action contre cet actif informationnel qui détermine la nature fondamentale et le degré de perte.
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Every time you click a link to Wikipedia, Wiktionary or Wikiquote in your browser's search results, it will show the modern Wikiwand interface.
Wikiwand extension is a five stars, simple, with minimum permission required to keep your browsing private, safe and transparent.