モンテカルロ・リスクシミュレーション.

入力となる確率分布から数千通りのシナリオを乱数生成し、結果の分布を求めることでリスクを推定する計算手法。 サイバーセキュリティの コンプライアンスとフレームワーク カテゴリに属します。

入力となる確率分布から数千通りのシナリオを乱数生成し、結果の分布を求めることでリスクを推定する計算手法。

モンテカルロシミュレーションは、FAIR をはじめとする多くの定量的リスク手法の基盤です。実務者は事象頻度・損失量級・統制の有効性・復旧コストといった入力を点推定ではなく確率分布として記述し、過去のインシデントデータと専門家の判断で校正します。シミュレーションではこれらの分布から数千回サンプリングを行い、反復ごとに損失を計算したうえで、期待損失・損失超過曲線・Value at Risk といった指標に集約します。サイバーリスクでは、ランサムウェアのエクスポージャ、漏洩コスト、ベンダー集中リスクの分析や、新たな統制の財務的便益の評価などに用いられ、スプレッドシートの点推定よりも不確実性と依存関係をはるかに適切に扱えます。

モンテカルロ・リスクシミュレーション に対する防御は通常、上記の定義で述べたとおり、技術的統制と運用上の実践を組み合わせます。

一般的な別名: モンテカルロ法, 確率論的リスクモデリング。