蒙特卡洛风险模拟.

通过从输入概率分布中抽取上千次随机场景来估计风险的计算方法,生成可能结果的概率分布。 它属于网络安全的 合规与框架 分类。

通过从输入概率分布中抽取上千次随机场景来估计风险的计算方法,生成可能结果的概率分布。

蒙特卡洛模拟支撑着包括 FAIR 在内的众多定量风险方法。实务者不再使用单点估计,而是将事件频率、损失量级、控制有效性、恢复成本等输入描述为概率分布,并通过历史数据与专家判断进行校准。模拟从这些分布中抽样数千次,对每次迭代计算相应损失,并汇总为预期损失、损失超越曲线、Value at Risk 等指标。在网络风险中,常用来对勒索软件敞口、数据泄露成本和供应商集中风险进行建模,以及评估新控制带来的财务收益。与电子表格的点估计相比,它能更好地处理不确定性与依赖关系。

针对 蒙特卡洛风险模拟 的防御通常结合技术控制与运营实践,详见上方完整定义。

常见的别称包括: 蒙特卡洛模拟, 随机风险建模。