Wenn Sie Ihrem Vorstand Kennzahlen zur Cybersicherheit vorlegen müssen, ist es wichtig, dass Sie Kennzahlen auswählen, die aussagekräftig, verständlich und für die Geschäftsergebnisse relevant sind.
Hier sind die besten Kennzahlen, die Sie in Ihre Berichterstattung aufnehmen sollten:
Die Bedeutung der MTTD liegt in ihrer direkten Auswirkung auf die Fähigkeit eines Unternehmens, auf Bedrohungen der Cybersicherheit zu reagieren und diese wirksam zu bekämpfen. Eine kürzere MTTD weist auf eine effizientere und proaktivere Cybersicherheitshaltung hin und ermöglicht eine schnellere Erkennung und Reaktion auf potenzielle Bedrohungen. Diese schnelle Erkennung ist entscheidend für die Minimierung des durch Cyberangriffe verursachten Schadens, die Reduzierung von Ausfallzeiten und den Schutz sensibler Daten.
Unternehmen sind bestrebt, ihre MTTD zu optimieren, indem sie fortschrittliche Cybersicherheitslösungen wie KI und Algorithmen für maschinelles Lernen einsetzen, die große Datenmengen analysieren und Anomalien erkennen können, die auf potenzielle Sicherheitsvorfälle hindeuten. Durch die Verringerung der MTTD können Unternehmen ihre allgemeine Sicherheitsresilienz und ihre Bereitschaft zum Schutz vor der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Cyberbedrohungen erheblich verbessern.
Die mittlere Erkennungszeit (Mean Time to Detect, MTTD) wird durch Messung der Zeitspanne zwischen dem ersten Auftreten eines Sicherheitsvorfalls und seiner Entdeckung durch das Sicherheitsteam berechnet. Die Formel zur Berechnung der MTTD ist relativ einfach:
MTTD=Gesamtzeit zur Erkennung aller Vorfälle / Anzahl der erkannten Vorfälle
Hier finden Sie eine schrittweise Aufschlüsselung des Berechnungsprozesses:
Das Ergebnis gibt die durchschnittliche Zeit an, die Ihre Sicherheitssysteme oder Ihr Team benötigen, um einen Vorfall zu erkennen. Eine niedrigere MTTD ist in der Regel besser, da sie darauf hindeutet, dass Vorfälle schneller erkannt werden und somit eine schnellere Reaktion und Schadensbegrenzung möglich ist.
Unternehmen verfolgen MTTD häufig, um die Wirksamkeit ihrer Sicherheitsüberwachungswerkzeuge und -prozesse zu bewerten. Verbesserte Technologien, wie z. B. KI-gesteuerte Sicherheitsplattformen, können dazu beitragen, MTTD zu reduzieren, indem sie anormale Aktivitäten, die auf eine Sicherheitsverletzung hindeuten könnten, schnell erkennen und melden .
Die Bestimmung einer "guten" mittleren Erkennungszeit (Mean Time to Detect, MTTD) hängt stark vom spezifischen Kontext eines Unternehmens ab, einschließlich seiner Branche, Größe, Komplexität der IT-Infrastruktur und der Art der Daten, die es verarbeitet. Im Allgemeinen wird jedoch eine kürzere MTTD bevorzugt, da sie darauf hindeutet, dass potenzielle Sicherheitsbedrohungen schneller erkannt werden und somit eine schnellere Reaktion und Schadensbegrenzung möglich ist.
Im Folgenden sind einige Faktoren aufgeführt, die bei der Beurteilung eines guten MTTD für eine bestimmte Organisation zu berücksichtigen sind:
Es gibt zwar keine pauschale Antwort, aber als Faustregel sollten Unternehmen die niedrigste MTTD anstreben, die im Rahmen ihrer Betriebsabläufe und ihres Bedrohungsumfelds möglich ist. Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung sind der Schlüssel, wobei das Ziel immer darin besteht, Bedrohungen so schnell wie möglich zu erkennen und darauf zu reagieren, um den potenziellen Schaden zu minimieren.
Die MTTR misst die Effizienz und Geschwindigkeit, mit der ein Unternehmen die Auswirkungen einer erkannten Cybersicherheitsbedrohung angehen und abmildern kann.
Sie umfasst den gesamten Prozess der Reaktion auf einen Vorfall, einschließlich der Ermittlung der Grundursache, der Eindämmung der Bedrohung, der Beseitigung des bösartigen Elements und der Wiederherstellung des normalen Systembetriebs.
Die MTTR wird berechnet, indem die Gesamtzeit, die für die Beantwortung und Lösung von Vorfällen aufgewendet wird, durch die Anzahl der Vorfälle in einem bestimmten Zeitraum dividiert wird:
MTTR=Gesamtzeit für die Reaktion und Lösung von Vorfällen / Anzahl der Vorfälle
Um es aufzuschlüsseln:
Das Ergebnis ist die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um auf einen einzelnen Vorfall zu reagieren und ihn zu lösen. Es ist wichtig zu wissen, dass die MTTR den gesamten Prozess von der Entdeckung eines Vorfalls bis zu seiner vollständigen Behebung umfasst.
Eine gute MTTR (Mean Time to Respond) ist kontextabhängig und variiert je nach Art der Geschäftstätigkeit eines Unternehmens, der Komplexität seiner IT-Umgebung und der Art der Bedrohungen, denen es ausgesetzt ist. Es gibt jedoch einige allgemeine Grundsätze, an denen man sich orientieren kann, was als gute MTTR gelten kann:
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine gute MTTR eine schnelle und effektive Reaktionsfähigkeit widerspiegelt, die auf den spezifischen Kontext des Unternehmens zugeschnitten ist und sich an Industriestandards und kontinuierlichen Verbesserungszielen misst.
Die Erkennungsrate ist der Prozentsatz der tatsächlichen Sicherheitsbedrohungen, die von einem Sicherheitssystem erfolgreich erkannt werden.
Sie ist ein wichtiger Leistungsindikator für Sicherheitstools wie Intrusion Detection Systems (IDS), Antivirensoftware und andere Lösungen zur Erkennung von Bedrohungen.
Die Erkennungsrate wird in der Regel als Verhältnis zwischen der Anzahl der echten positiven Erkennungen (korrekt identifizierte tatsächliche Bedrohungen) und der Gesamtzahl der tatsächlichen Bedrohungen berechnet.
Die Formel lautet in der Regel:
Erkennungsrate=(Anzahl der True Positives / Gesamtzahl der tatsächlichen Bedrohungen) × 100%
Eine hohe Erkennungsrate deutet darauf hin, dass ein Sicherheitssystem echte Bedrohungen effektiv identifiziert, was für die Verhinderung von Sicherheitsverletzungen entscheidend ist.
Sie spiegelt auch die Fähigkeit des Systems wider, zwischen legitimen und bösartigen Aktivitäten zu unterscheiden und so falsche Negativmeldungen (bei denen eine echte Bedrohung übersehen wird) zu minimieren.
Eine "gute" Erkennungsrate ist eine Rate, die hoch genug ist, um sicherzustellen, dass die Mehrheit der echten Bedrohungen identifiziert wird, wobei gleichzeitig die Notwendigkeit besteht, falsch-positive Ergebnisse zu minimieren. Die ideale Erkennungsrate kann zwar je nach dem spezifischen Kontext einer Organisation, ihrer Risikotoleranz und der Art der Bedrohungen, mit denen sie konfrontiert ist, variieren, doch gibt es allgemeine Richtlinien, die zu berücksichtigen sind:
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine gute Erkennungsrate die Erkennung echter Bedrohungen maximiert und gleichzeitig ein überschaubares Maß an Fehlalarmen beibehält, und dass sie kontinuierlich anhand sich entwickelnder Bedrohungen und Branchen-Benchmarks bewertet werden sollte.
Die Falsch-Positiv-Rate misst den Anteil dieser falschen Identifizierungen im Verhältnis zu allen generierten Sicherheitswarnungen.
Hohe Falsch-Positiv-Raten können zu einer "Alarmmüdigkeit" führen, bei der Sicherheitsexperten mit Fehlalarmen überfordert sind und echte Bedrohungen versehentlich übersehen können. Es kann auch zu einer Verschwendung von Ressourcen führen, da Teams Zeit damit verbringen, Vorfälle zu untersuchen und auf sie zu reagieren, die keine wirklichen Bedrohungen darstellen.
Die Falsch-Positiv-Rate wird in der Regel als die Anzahl der Falsch-Positiv-Warnungen geteilt durch die Gesamtzahl der Sicherheitswarnungen (sowohl echte als auch Falsch-Positive) berechnet.
Falsch-Positiv-Rate = (Anzahl der Falsch-Positiven / Gesamtzahl der Warnmeldungen) × 100%
Der akzeptable Wert für die Falsch-Positiv-Rate kann je nach Größe des Unternehmens, der Art des Geschäfts und der Risikotoleranz variieren. Einige Umgebungen bevorzugen vielleicht eine höhere Rate, um sicherzustellen, dass keine echten Bedrohungen übersehen werden, während andere eine niedrigere Rate anstreben, um die Ressourcennutzung zu optimieren.
Der Risiko-Score ist ein wichtiges Instrument zum Verständnis, zur Bewertung und zur Priorisierung von Cybersicherheitsrisiken.
Der Risiko-Score ist in der Regel ein numerischer Wert, der verschiedene Risikofaktoren in einer einzigen, umfassenden Metrik zusammenfasst. Er hilft Unternehmen dabei, die Wahrscheinlichkeit und die potenziellen Auswirkungen von Cybersecurity-Bedrohungen einzuschätzen, und erleichtert eine fundierte Entscheidungsfindung in Bezug auf das Risikomanagement und Strategien zur Risikominderung.
Durch die Quantifizierung des Risikos erleichtern Risikobewertungen die Kommunikation über Cybersicherheitsprobleme mit nicht-technischen Interessengruppen, einschließlich Führungskräften und Vorstandsmitgliedern.
Sie sind ein wesentlicher Bestandteil von risikobasierten Sicherheitsprogrammen, die Ressourcen und Anstrengungen auf der Grundlage der quantifizierten Risikostufen zuweisen.
Die Risikobewertungen werden anhand verschiedener Methoden berechnet, wobei häufig Daten aus Schwachstellenbewertungen, Bedrohungsdaten, früheren Sicherheitsvorfällen und der Wirksamkeit der aktuellen Sicherheitskontrollen berücksichtigt werden.
Die genaue Formel kann je nach den von einer Organisation verwendeten spezifischen Instrumenten und Risikobewertungsrahmen variieren.
Risikobewertungen sind nicht statisch; sie sollten regelmäßig aktualisiert werden, um neue Schwachstellen, aufkommende Bedrohungen und Änderungen im Unternehmen oder in der IT-Umgebung zu berücksichtigen.
Die Expositionszeit der Schwachstelle stellt das Zeitfenster dar, in dem Angreifer die Schwachstelle ausnutzen können.
Die Zeit der Gefährdung durch Schwachstellen ist eine wichtige Kennzahl für das Risikomanagement und die Festlegung von Prioritäten. Unternehmen legen die Prioritäten für das Patchen oft nach dem Schweregrad der Sicherheitslücke und der Kritikalität des betroffenen Systems fest.
Es hilft auch bei der Bewertung der Effektivität der Patch-Management- und Schwachstellen-Management-Prozesse eines Unternehmens.
Die Verfolgung und Minimierung der Zeit, in der eine Schwachstelle aufgedeckt wird, ist Teil einer proaktiven Sicherheitsstrategie. Sie demonstriert das Engagement einer Organisation für die Aufrechterhaltung einer starken Sicherheitslage.
Bei der Berechnung wird in der Regel die Zeitspanne zwischen dem Datum, an dem eine Schwachstelle öffentlich bekannt gegeben oder entdeckt wird, und dem Datum, an dem ein Patch oder eine Korrektur angewendet wird, ermittelt.
Wenn beispielsweise eine Sicherheitslücke am 1. Januar bekannt wird und am 10. Januar gepatcht wird, beträgt die Expositionszeit der Sicherheitslücke 9 Tage.
Je länger die Expositionszeit der Schwachstelle ist, desto größer ist das Risiko, dass ein Angreifer die Schwachstelle ausnutzt, was zu Sicherheitsverletzungen führen kann. Die Minimierung dieser Zeit ist entscheidend für die Verringerung des Risikos von Cyberangriffen.
Die Vorfallsrate ist ein wichtiger Indikator für den allgemeinen Sicherheitszustand eines Unternehmens und die Wirksamkeit seiner Cybersicherheitsmaßnahmen.
Die Vorfallsrate kann die Cybersicherheitsstrategie eines Unternehmens beeinflussen und dazu führen, dass Sicherheitsrichtlinien, Schulungsprogramme für Mitarbeiter und Reaktionspläne auf Vorfälle überprüft und angepasst werden.
Sie kann auch zu Verbesserungen in Bereichen wie der Erkennung von Bedrohungen, der Risikobewertung und bei Präventivmaßnahmen führen.
In der Regel wird die Vorfallrate berechnet, indem die Gesamtzahl der Sicherheitsvorfälle durch den Zeitraum, in dem sie beobachtet wurden, geteilt wird, oft ausgedrückt als Vorfälle pro Monat oder Jahr.
Wenn beispielsweise ein Unternehmen im Laufe eines Jahres 24 Sicherheitsvorfälle erlebt hat, liegt die Vorfallsrate bei 2 Vorfällen pro Monat.
Die Bedeutung einer Vorfallsrate kann je nach Größe des Unternehmens, der Branche und der Art der verarbeiteten Daten variieren. In Branchen, die strengen gesetzlichen Vorschriften unterliegen (z. B. Finanzwesen oder Gesundheitswesen), ist die Toleranz gegenüber Sicherheitsvorfällen möglicherweise geringer.
Es ist wichtig, sich mit ähnlichen Organisationen oder Branchendurchschnitten zu vergleichen, um ein aussagekräftigeres Verständnis der Vorfallrate zu erhalten.
Die Kennzahl "Kosten pro Vorfall" ist von entscheidender Bedeutung für das Verständnis der wirtschaftlichen Auswirkungen von Sicherheitsverletzungen und für ein effektives Risikomanagement sowie für Investitionen in Cybersicherheitsmaßnahmen.
Das Verständnis der Kosten pro Vorfall hilft Unternehmen, die finanziellen Auswirkungen von Sicherheitsverletzungen abzuschätzen und die Bedeutung von Investitionen in effektive Cybersicherheitsmaßnahmen zu erkennen.
Sie bietet eine Grundlage für den Vergleich der Kosten von Präventivmaßnahmen mit den potenziellen Verlusten durch Zwischenfälle und hilft so bei Entscheidungen über die Budgetierung und die Zuweisung von Ressourcen.
Diese Kennzahl hilft dabei, den Wert von Investitionen in die Cybersicherheit an die Beteiligten zu kommunizieren und Budgetzuweisungen zu rechtfertigen. Sie fördert auch einen proaktiven Ansatz für die Cybersicherheit und unterstreicht die Notwendigkeit robuster Präventivmaßnahmen zur Vermeidung kostspieliger Vorfälle.
Bei der Berechnung der Kosten pro Vorfall werden alle direkten und indirekten Kosten im Zusammenhang mit einem Sicherheitsvorfall addiert und durch die Gesamtzahl der Vorfälle geteilt.
Wenn einer Organisation beispielsweise durch 10 Sicherheitsvorfälle in einem Jahr Kosten in Höhe von 1 Million Dollar entstehen, betragen die Kosten pro Vorfall 100.000 Dollar.
Die Kosten pro Vorfall können stark variieren, je nach Art und Schwere des Vorfalls, der Größe des Unternehmens, der Branche, in der es tätig ist, und der Sensibilität der betroffenen Daten.
Unternehmen in stark regulierten Branchen oder solche, die mit sensiblen Daten umgehen, müssen aufgrund strengerer Compliance-Anforderungen und der Gefahr eines größeren Imageschadens mit höheren Kosten rechnen.
Die Konformitätsrate ist ein Maß für das Engagement der Organisation, eine sichere und konforme IT-Umgebung aufrechtzuerhalten.
Die Überwachung der Einhaltungsquote hilft Organisationen, Bereiche zu ermitteln, in denen sie Defizite aufweisen, und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Sie ist für die strategische Planung unerlässlich, insbesondere für das Risikomanagement und die Unternehmensführung.
Eine hohe Compliance-Rate ist entscheidend für die Minimierung rechtlicher und regulatorischer Risiken. Die Nichteinhaltung von Vorschriften kann zu erheblichen Geldstrafen, rechtlichen Konsequenzen und Rufschädigung führen. Außerdem spielt sie eine wichtige Rolle beim Aufbau und Erhalt des Kundenvertrauens, insbesondere in Branchen, in denen Datensicherheit von größter Bedeutung ist.
Die Einhaltungsquote kann auf verschiedene Weise berechnet werden, je nach den für die Organisation geltenden spezifischen Anforderungen und Standards. Häufig wird die Einhaltung einer Reihe von Kriterien bewertet und ein Prozentsatz der Gesamteinhaltung berechnet.
Wenn eine Organisation beispielsweise 90 von 100 bewerteten Kriterien erfüllt, beträgt ihre Konformitätsrate 90 %.
Die Einhaltung der Vorschriften ist keine einmalige Leistung, sondern erfordert eine ständige Überwachung und kontinuierliche Verbesserung, um sich an neue Vorschriften und die sich verändernde Bedrohungslandschaft anzupassen.
Der User Awareness Level misst, wie gut die Mitarbeiter über die verschiedenen Bedrohungen der Cybersicherheit (wie phishing, malware, etc.), die möglichen Folgen von Sicherheitsverletzungen und die besten Praktiken zur Vermeidung solcher Vorfälle informiert sind.
Außerdem wird die Fähigkeit der Mitarbeiter bewertet, Sicherheitsbedrohungen zu erkennen und angemessen auf sie zu reagieren.
Da menschliches Versagen oder mangelndes Bewusstsein oft ein wesentlicher Faktor bei Sicherheitsverletzungen ist, ist ein hohes User Awareness Level entscheidend für die Stärkung der allgemeinen Cybersicherheitslage eines Unternehmens.
Die Schulung der Mitarbeiter verringert die Wahrscheinlichkeit von Sicherheitsvorfällen, die durch Mitarbeiterfehler verursacht werden, befähigt die Mitarbeiter, aktiv zur Sicherheit des Unternehmens beizutragen, und erhöht die Gesamteffektivität der Cybersicherheitsstrategie.
Die Aufrechterhaltung eines hohen User Awareness Levels ist ein fortlaufender Prozess, der regelmäßig aktualisiert und verstärkt werden muss, da sich die Bedrohungen weiterentwickeln und neue Technologien auftauchen.
Das Verständnis und die effektive Nutzung von Metriken zur Cybersicherheit sind für die Verbesserung der Sicherheitslage Ihres Unternehmens von größter Bedeutung. Unter Vectra AI bieten wir fortschrittliche Analyse- und Berichtsfunktionen, die Ihnen helfen, Ihre Cybersicherheitsleistung zu messen, zu analysieren und zu verbessern. Setzen Sie sich noch heute mit uns in Verbindung und erfahren Sie, wie unsere Lösungen Ihrem SOC-Team verwertbare Erkenntnisse liefern und Ihre Sicherheitsstrategie vorantreiben können.