Моделирование деятельности компании, предоставляющей услуги в области информационной безопасности

Полный текст

Введение

В условиях современного мира, где технологии развиваются с невероятной скоростью, а бизнес-процессы всё больше переходят в цифровую сферу, обеспечение информационной безопасности становится ключевым аспектом, гарантирующим стабильность и надёжность функционирования организаций. В условиях, когда киберугрозы [1], такие как фишинг, DDoS-атаки и вредоносное ПО, представляют серьёзную опасность для конфиденциальности данных, финансовой стабильности и репутации компаний, исследование деятельности компаний, предоставляющих услуги в области информационной безопасности, приобретает особую актуальность.

Рост числа киберинцидентов [2, 3] свидетельствует о том, что информационная инфраструктура многих организаций всё ещё не обладает достаточным уровнем защиты. Убытки от кибератак могут быть весьма значительными, что вынуждает компании уделять повышенное внимание вопросам информационной безопасности и предпринимать эффективные меры для защиты своих данных. По данным аналитического отчета компании «Ростелеком-Солар» [4], в октябре-декабре 2023 года было выявлено 473 тыс. событий информационной безопасности (ИБ) – подозрений на инцидент после обработки первой линией мониторинга и фильтрации ложных срабатываний. Это на 20% больше, чем в предыдущем квартале 2023 года, и на 68% больше показателя IV квартала 2022 года. Рост событий ИБ в разрезе одной компании в IV квартале, по сравнению с III кварталом составляет 18%, а по отношению к аналогичному периоду 2022 года – 55%. Таким образом, исследование деятельности компаний, предоставляющих услуги в области информационной безопасности, имеет практическую значимость и может способствовать повышению уровня защищённости организаций от киберугроз.

Внедрение комплексных решений в сфере информационной безопасности [5] не только минимизирует риски потери данных и финансовых ресурсов, но и способствует укреплению доверия клиентов и партнёров к компании. Эффективная защита информационных активов обеспечивает стабильность бизнеса и снижает вероятность возникновения кризисных ситуаций, связанных с киберугрозами.

Проблема информационной безопасности особенно остро стоит перед компаниями из таких жизненно важных секторов, как финансовый [6, 7], энергетический [8], здравоохранение [9] и транспорт [10]. Для этих организаций защита данных является неотъемлемой частью их развития и стабильности. Современные исследования помогают лучше понять, как меры информационной безопасности могут стать важнейшим элементом их бизнес-модели.

Среди последних публикаций особое внимание уделяется оценке экономической эффективности этих мер. В исследовании Албины Орландо предлагается использовать модель «Кибер-ценность под угрозой (Cy-VaR)» для оценки рисков и планирования инвестиций в информационную безопасность [11]. Данная модель позволяет компаниям количественно оценить потенциальные потери от кибератак и принимать обоснованные решения о ресурсах, необходимых для предотвращения ущерба.

Следует отметить исследование, опубликованное в журнале $MDPI$ [12], в котором анализируются стратегии, направленные на укрепление кибербезопасности. В статье рассматриваются ключевые аспекты создания систем управления инцидентами и внедрения автоматизированных решений, которые помогают организациям лучше противостоять киберугрозам. Авторы исследования акцентируют внимание на том, как автоматизация процессов мониторинга и реагирования на инциденты снижает финансовые риски и минимизирует потери от кибератак. Они также подчёркивают необходимость создания эффективных систем управления рисками, которые обеспечат долгосрочную устойчивость организаций.

В 2024 году IBM и Ponemon Institute опубликовали отчёт [13] о средней стоимости утечек данных. Этот отчёт наглядно показывает, что компании, которые заранее готовятся к возможным инцидентам, могут существенно снизить свои финансовые потери. Также из отчета следует, что в 2024 году средний мировой ущерб от утечки данных превысил 4,88 миллионов долларов, что на 10% выше, чем за аналогичный период 2023 и выше, чем когда-либо в истории. Отчёт акцентирует внимание на важности управления рисками и разработки стратегий по предотвращению утечек данных для устойчивого развития бизнеса и минимизации экономического ущерба.

Исследования в области управления рисками и защиты данных свидетельствуют о необходимости комплексного подхода к обеспечению безопасности в современных организациях [14, 15]. Этот подход должен сочетать в себе экономические модели [16] и технологические решения, позволяющие оперативно выявлять и предотвращать потенциальные угрозы.

Компании, предоставляющие услуги в сфере информационной безопасности (ИБ), играют ключевую роль в защите данных, систем и процессов своих клиентов. В условиях стремительного развития цифровых технологий и увеличения частоты кибератак [1, 2] эти организации разрабатывают комплексные стратегии и внедряют многоуровневые меры безопасности, направленные на снижение рисков.

Управление рисками в сфере информационной безопасности [17] предполагает поиск баланса между затратами на защиту и вероятностью возникновения инцидентов. При оценке рисков учитываются экономические последствия кибератак и рентабельность инвестиций в защитные меры.

Одним из ключевых аспектов деятельности организаций в области информационной безопасности является внедрение и поддержание решений, направленных на защиту от потенциальных угроз, как внешних, так и внутренних. Основные направления угроз представлены на рис. 1.

 

Рис. 1: Угрозы информационной безопасности.

Fig. 1: Threats to information security.

 

Внешние угрозы включают в себя попытки несанкционированного доступа, фишинговые атаки и $DDoS$ – атаки, цель которых – нарушить функционирование систем. Внутренние угрозы обычно связаны с утечками данных и непреднамеренными действиями сотрудников, которые могут поставить информацию под угрозу.

С целью защиты от внешних атак организации внедряют и настраивают системы предотвращения вторжений ($IPS$), межсетевые экраны (фаерволы) и системы обнаружения угроз, такие как решения на основе анализа поведения пользователей ($UBA$). Эти системы позволяют отслеживать активность в сети, выявлять подозрительные действия и предотвращать инциденты до того, как они приведут к ущербу.

Внутренние угрозы, такие как несанкционированные утечки информации и непреднамеренные ошибки сотрудников, требуют применения особых методов. Одним из таких методов является ограничение доступа к конфиденциальным данным, а также проведение обучающих мероприятий для персонала.

Многие компании, работающие в сфере информационной безопасности, для эффективного противодействия киберугрозам предлагают услуги по мониторингу и оперативному реагированию в режиме реального времени. Этот процесс включает в себя непрерывный анализ сетевой активности с целью выявления аномалий и подозрительных событий.

В случае обнаружения аномалий специалисты оперативно идентифицируют и классифицируют инцидент, оценивают его последствия и разрабатывают меры по нейтрализации угрозы. В настоящее время всё чаще применяются автоматизированные системы и инструменты на основе машинного обучения, которые не только обнаруживают аномалии, но и способны прогнозировать потенциальные риски, основываясь на анализе больших данных. Это позволяет компаниям существенно сократить время реагирования и повысить свою готовность к оперативному реагированию на кибератаки. После успешного завершения кибератаки или полного устранения инцидента компании, специализирующиеся на информационной безопасности, оказывают своим клиентам всестороннюю поддержку в восстановлении нормальной работы и минимизации последствий произошедшего.

Этот процесс включает в себя комплекс мероприятий, направленных на восстановление утраченных данных, анализ причин инцидента и разработку мер по предотвращению подобных угроз в будущем. Организации также помогают клиентам сформировать план обеспечения непрерывности бизнеса ($BCP$) и план аварийного восстановления ($DRP$), что позволяет минимизировать время простоя и потери. Восстановительные меры могут включать в себя установку более строгих систем контроля, обучение персонала и внедрение дополнительных средств защиты, если они не были предусмотрены ранее.

Деятельность компаний в области ИБ охватывает несколько ключевых направлений:

1. Оценка и управление рисками.
2. Защита от внутренних и внешних угроз.
3. Мониторинг и оперативное реагирование на инциденты.
4. Восстановление после атак.

Следует отметить, что работа в сфере информационной безопасности сопряжена с определёнными рисками и непредвиденными расходами. Организации сталкиваются с необходимостью значительных инвестиций в обновление инфраструктуры, обучение персонала и внедрение передовых технологий. Это обусловлено непрерывным развитием методов кибератак, которые становятся всё более изощрёнными и угрожающими. В случае масштабного инцидента могут потребоваться дополнительные ресурсы для оперативного восстановления и привлечения внешних специалистов для устранения последствий. Финансовые риски включают также затраты на судебные разбирательства в случае нарушения конфиденциальности данных или неисполнения обязательств перед клиентами.

Компании, обеспечивающие информационную безопасность, должны оперативно реагировать на изменения в технологиях и законодательстве. Это требует дополнительных вложений и гибкости, что, в свою очередь, создаёт дополнительные риски. Таким образом, деятельность организаций в области информационной безопасности представляет собой не просто комплекс технических мер по защите данных, но и комплексный подход к управлению рисками и обеспечению безопасности. Такой подход позволяет значительно снизить вероятность возникновения инцидентов и минимизировать последствия возможных кибератак.

Компании, занимающиеся информационной безопасностью, стремятся к установлению долгосрочных отношений с клиентами, что приводит к стабильному доходу и расширению клиентской базы. С точки зрения экономики, установление долгосрочных отношений является выгодным решением, поскольку оно позволяет сократить издержки, связанные с привлечением новых клиентов. Постоянные клиенты, получающие комплексные услуги, с большей вероятностью останутся с компанией на длительный срок. Клиентам предлагают широкий спектр услуг, включая полный комплекс услуг «под ключ», а также возможность выбора отдельных сервисов, таких как регулярные проверки безопасности или обучение сотрудников. Это позволяет компаниям гибко адаптироваться к различным сегментам рынка и удовлетворять потребности своих клиентов.

Экономическая модель компании также включает в себя выбор подходящей бизнес-модели и методов монетизации. Наиболее распространёнными бизнес-моделями являются подписная, проектная и смешанная модели. Характеристики таких моделей представлены в таблице 1.

 

Таблица 1: Характеристика бизнес–моделей.

Table 1. Characteristics of business models.

Название модели	Характеристика
Подписная модель	Обеспечение регулярного потока доходов. Хорошо подходит для услуг мониторинга и реагирования. Позволяет компании строить долгосрочные финансовые стратегии и поддерживать стабильный денежный поток.
Проектная модель	Инструмент, используемый для выполнения разовых задач, таких как аудит или развёртывание инфраструктуры безопасности. Позволяет зафиксировать прибыль от проекта и снизить риски, связанные с долгосрочными обязательствами.
Смешанная модель	Комбинирование фиксированных платежей за основные услуги с возможностью дополнительной оплаты по мере необходимости. Обеспечивает компании гибкость в ценообразовании и позволяет расширять спектр услуг в соответствии с потребностями клиентов.

 

1. Описание системы и ее моделирование.

Рассмотрим деятельность компании, оказывающей услуги по обеспечению информационной безопасности. Доходы компании $R$ складываются из поступлений в рамках долгосрочных договоров и запланированных проектов $RD$ и разовых договоров, возникающих, как правило, в случае возникновения непредвиденных ситуаций $RS$. Расходы компании $C$ состоят из постоянных издержек $CF$, расходов в рамках запланированных работ по долгосрочным контрактам или проектам $CD$, а также расходов, возникающих под влиянием внешних факторов – случайных расходов $CS$. Тогда прибыль компании запишем следующим образом:

$P=R-C.$ (1)

$R=RD+RS.$ (2)

$C=CF+CD+CS.$ (3)

Доходы компании по плановым договорам и проектам $RD$ есть сумма поступлений по каждому договору и проекту

$RD=\sum R{D}_i.$ (4)

Случайные поступления от незапланированных договоров обусловлены возникновением у клиента непредвиденной ситуации. Причина подобной непредвиденной ситуации может быть различна: технический сбой без возникающих внешних угроз (внутренний риск) и внешние угрозы (внешний риск).

Выделение двух причин обусловлено их различной природой, вероятностью возникновения и размерами ущербов. Технический сбой, обозначающий реализацию внутреннего риска, возникающего с вероятностью $p_j$, приносит рассматриваемой компании доход в размере $R{S}_j$.

Внешняя угроза информационной безопасности клиента возникает с вероятностью $p_l$ и приносит рассматриваемой компании доход в размере $R{K}_l$. Тогда ожидаемый доход от случайных поступлений запишем следующим образом:

$M\left[RS\right]=\sum p_{j}M\left[R{S}_j\right]+\sum p_{l}M\left[R{K}_l\right].$ (5)

Доход $R{S}_j$ и $R{K}_l$ будем считать случайными величинами, поскольку они зависят от масштабов угрозы информационной безопасности клиента, от размера бизнеса, а также от ряда факторов.

Таким образом, запишем (2) с учетом (4) и (5)

$M\left[R\right]=\sum R{D}_i+\sum p_{j}M\left[R{S}_j\right]+\sum p_{l}M\left[R{K}_l\right].$ (6)

Расходы компании по заключенным договорам и планируемым проектам $CD$ складываются из сумм расходов по отдельному договору и проекту

$СD=\sum СD_i.$ (7)

Расходы компании $CS$, обусловленные случайными событиями, возникающими у клиентов с вероятностью $p_j$, для $j$-го события составляют $C{S}_j$. Данная сумма является случайной величиной, поскольку зависит от ряда факторов, перечисленных при описании случайных доходов $R{S}_j$.

Аналогично для внешних угроз, возникающих у клиентов с вероятностью $p_l$ и сопровождающихся для компании расходами $C{K}_l$. Помимо указанных расходов $C{S}_j$, связанных с потребностями клиентов, компания может иметь случайные расходы, связанные с возникающими внешними угрозами и необходимостью быть готовой обеспечить защиту от данных угроз будущим клиентам.

Компания инвестирует в новые технологии и исследования, отвечая на возникающие киберугрозы. Такие затраты не связаны непосредственно с текущими потребностями клиентов и не приносят моментальной отдачи в виде доходов по заключенным контрактам.

Однако, учесть подобные затраты в структуре расходов компании необходимо. Обозначим описанные затраты на новые технологии $C{T}_k$, возникающие с вероятностью $p_k$, $k$ – тип угрозы.

Тогда ожидаемый размер $CS$ запишем в следующем виде:

$M\left[CS\right]=\sum p_{j}M\left[C{S}_j\right]+\sum p_{l}M\left[C{K}_l\right]+\sum p_{k}M\left[C{T}_k\right].$ (8)

Запишем случайные расходы (3) с учетом расходов по запланированным работам (7) и случайных затрат (8)

$M\left[CS\right]=\sum СD_i+\sum p_{j}M\left[C{S}_j\right]+\sum p_{l}M\left[C{K}_l\right]+\sum p_{k}M\left[C{T}_k\right].$ (9)

Ожидаемая прибыль рассматриваемой компании (1) запишем как математическое ожидание прибыли

$M\left[P\right]=M[R-C]=M\left[R\right]-M\left[C\right].$ (10)

С учетом соотношений (6) и (9) перепишем формулу (10) в следующем виде

$\begin{array}{c}M\left[P\right]=\sum R{D}_i+\sum p_{j}M\left[R{S}_j\right]+\sum p_{l}M\left[R{K}_l\right]-\\ \\ -\sum СD_i-\sum p_{j}M\left[C{S}_j\right]-\sum p_{l}M\left[C{K}_l\right]-\sum p_{k}M\left[C{T}_k\right].\end{array}$  (11)

Однако, не каждая компания, обеспечивающая информационную безопасность, владеет достаточной статистической информацией о деятельности различных фирм, которые могут стать потенциальными клиентами, что делает невозможным расчет вероятности внутренних и внешних угроз.

Однако, рассматриваемая компания имеет статистическую информацию о своей деятельности – количестве экстренных обращений от незапланированных клиентов, доходах по данным обращениям.

В этой связи следует модифицировать модель (11) и рассматривать ожидаемый доход от незапланированных клиентов в целом для компании, а не по каждому клиенту отдельно.

Аналогично с затратами по подобным экстренным ситуациям – целесообразно рассматривать затраты в целом, а не по каждому случаю отдельно.

$M\left[P\right]=\sum R{D}_i+M\left[RS\right]+M\left[RK\right]-\sum СD_i-M\left[CS\right]–M\left[CK\right]-\sum p_{k}M\left[C{T}_k\right].$ (12)

Произведем моделирование деятельности компании при следующих допущениях:

1. Доход от устранений экстренных реализаций внутреннего риска клиента RS и расходы по проведению данных работ CS распределены по логнормальному закону распределения: $RS~{\log }_N({\mu }_{RS},{\sigma }_S),S~{\log }_N({\mu }_{CS},{\sigma }_S),{\mu }_{CS}<{\mu }_{RS}$.
2. Доход от устранений экстренных реализаций внешнего риска клиента RK и расходы по проведению данных работ CK распределены по нормальному закону распределения: $RK~N({\mu }_{RK},{\sigma }_K),CK~N({\mu }_{CK},{\sigma }_K),{\mu }_{CK}<{\mu }_{RK}$.
3. Величина возможных расходов компании CTk, на новые технологии и исследования, связанные с возникающими новыми угрозами k-го типа, а также число этих угроз nk распределены по логнормальному закону распределения: $nk~{\log }_N({\mu }_k,{\sigma }_k)$, .

Определим значения слагаемых (12) с учетом введенных допущений:

$\begin{array}{c}M\left[RS\right]=\underset{0}{\overset{\widehat{RS}}{\int }}\frac{1}{{\sigma }_S\sqrt{2\pi }}\cdot e^{-\frac{{(\ln x-{\mu }_{RS})}^2}{2{\sigma }_S^2}}dx,M\left[CS\right]=\underset{0}{\overset{\widehat{CS}}{\int }}\frac{1}{{\sigma }_S\sqrt{2\pi }}\cdot e^{-\frac{{(\ln x-{\mu }_{CS})}^2}{2{\sigma }_S^2}}dx,\\ \\ M\left[RK\right]=\underset{0}{\overset{\widehat{RK}}{\int }}\frac{1}{{\sigma }_K\sqrt{2\pi }}{e}^{-\frac{{(x-{\mu }_{RK})}^2}{2{\sigma }_S^2}}dx,M\left[CK\right]=\underset{0}{\overset{\widehat{CK}}{\int }}\frac{1}{{\sigma }_K\sqrt{2\pi }}{e}^{-\frac{{(x-{\mu }_{CK})}^2}{2{\sigma }_K^2}}dx,\\ \\ p_k=\underset{0}{\overset{\widehat{n}}{\int }}\frac{1}{x{\sigma }_K\sqrt{2\pi }}{e}^{-\frac{{(\ln x-\mu k)}^2}{2{\sigma }_k^2}}dx,M\left[CTk\right]=\underset{o}{\overset{\widehat{C{T}_k}}{\int }}\frac{1}{{\sigma }_{C{T}_k}\sqrt{2\pi }}\cdot e^{-\frac{{(x-{\mu }_{C{T}_k})}^2}{2{\sigma }_{C{T}_k}^2}}dx,\end{array}$                                      

где – максимально возможное значение соответствующей переменной.

В таблице 2 представлено моделирование деятельности компании для значений параметров модели. Моделирование осуществлялось относительно значения среднего ущерба от инцидента.

 

Таблица 2: Рисковое событие и параметры.

Table 2. Risk event and parameters.

Рисковое событие	Параметр	Значение
Случайный технический сбой	${\mu }_{RS}$ ${\mu }_{RS}$ ${\sigma }_{RS}$	m 0,1m 0,5m
Внешняя угроза	${\mu }_{RK}$ ${\mu }_{CK}$ ${\sigma }_K$	2m m 0,6m
Появление новых угроз	${\mu }_{STK}$   ${\sigma }_{STK}$	0,75m   0,3m

 

Начальные значения и большие значениях среднего ущерба соответствует затратам, превышающим доходы – компания несет убытки. Компания получает прибыль только при значениях среднего ущерба, находящихся в зоне малых значений (Рис. 2).

 

Рис. 2: Моделирование доходов и расходов при параметрах Таблицы 2.

Fig. 2: Modeling income and expenses with the parameters of Table 2.

 

Однако, компания помимо случайных затрат и доходов имеет запланированные денежные потоки, соответствующие подписной бизнес-модели. Произведем моделирование с учетом плановых затрат и поступлений, которые могут составлять определенную долю от среднего ущерба от случайных инцидентов.

Рассмотрим ситуации, представленные на рис. 3, когда плановые доходы превышают расходы в $k$ раз.

 

Рис. 3: Моделирование прибыли при различных значениях параметра k.

Fig. 3: Modeling profit for different values of parameter k.

 

Результат моделирования показал, при каких значения среднего ущерба от инцидента и при каких значениях повышающего коэффициента для планируемых доходов, компания будет иметь убыток или прибыль.

Компании, предоставляющие услуги в сфере информационной безопасности, стремятся разработать комплексные решения для защиты информационных активов своих клиентов. Это позволяет им не только снизить риски, но и обеспечить стабильный доход, а также повысить свою конкурентоспособность на рынке. Экономическая модель таких компаний основана на оптимизации структуры, эффективном распределении ресурсов и построении долгосрочных отношений с клиентами.

Компании, предоставляющие услуги в области информационной безопасности, сталкиваются с рисками и непредвиденными затратами, вызванными необходимостью оперативного реагирования на новые угрозы. Кибератаки, требующие немедленных инвестиций в исследования и обновление технологий, могут существенно увеличить операционные расходы. Однако компании применяют стратегию диверсификации услуг и модернизации процессов реагирования, что позволяет минимизировать негативное влияние инцидентов на рентабельность.

Заключение

1. В статье были рассмотрены ключевые аспекты деятельности компаний, специализирующихся на информационной безопасности. Проведен анализ их бизнес-моделей. Особое внимание уделяется комбинированию стратегий долгосрочного партнёрства, которое позволяет обеспечить стабильный доход и спрогнозировать издержки фирмы, и стратегий проектной деятельности, возникающей в случае необходимости экстренного реагирования по запросу клиентов.
2. Разработанная экономико-математическая модель компании, функционирующей в области информационной безопасности, базируется на диверсификации источников дохода и стратегическом взаимодействии с клиентами. Эти меры обеспечивают устойчивый рост и конкурентоспособность в условиях возрастающего спроса на защиту данных.
3. Соотношение доходов и расходов от разных бизнес-моделей и их комбинация позволили исследовать изменение доходов, расходов и прибыли при различных входных параметрах. Разработанная модель позволяет осуществлять планирование деятельности компании, предоставляющей услуги по обеспечению информационной безопасности, с учетом различных видов доходов и расходов, обусловленных разными бизнес-моделями.

Конкурирующие интересы: Конкурирующих интересов нет.

Competing interests: No competing interests.

Об авторах

Александр Романович Богдашкин

Поволжский государственный университет сервиса

Автор, ответственный за переписку.
Email: bogdash999@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-0748-2426

аспирант высшей школы интеллектуальных систем и кибертехнологий

Россия, 445017, г. Тольятти, Гагарина, д. 4

Елена Павловна Ростова

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева

Email: rostova.ep@ssau.ru
ORCID iD: 0000-0002-6432-6590

доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой математики и бизнес-информатики

Россия, 443086, Самара, Московское шоссе, 34

Список литературы

Дополнительные файлы