Bekannte und unbekannte Risiken berechnen: Die mathematischen Zusammenhänge des Cyber Exposure Score

Erfahren Sie, wie das Data Science-Team von Tenable geschäftskritische Risiken auf der gesamten Cyberangriffsfläche priorisiert

Nur wenige Sicherheitsteams sind in der Lage, sämtliche Schwachstellen auf allen Assets im Unternehmensnetzwerk gründlich zu bewerten – geschweige denn sich entsprechend zu schützen. Das A und O im Bereich Cybersecurity ist Priorisierung: Wo müssen Ihre begrenzten Ressourcen eingesetzt werden, um das Risiko für Ihre kritischsten Assets im größtmöglichen Umfang zu reduzieren?

Der Cyber Exposure Score, eine wichtige Komponente von Tenable Lumin, liefert eine objektive Messung des Cyberrisikos für jedes Asset auf jeder digitalen Plattform, selbst für Assets, die von authentifizierten Sicherheitsscans nicht erfasst werden. Bei der Berechnung des Cyber Exposure Score kommen modernste maschinelle Lernverfahren sowie einer der branchenweit größten Data Lakes für Bedrohungsdaten zum Einsatz, um zu ermitteln, welche Schwachstellen in Ihrer Angriffsoberfläche am anfälligsten für einen geschäftsschädigenden Angriff sind.

In diesem technischen Whitepaper erfahren Sie: 

• Warum prädiktive Technologien notwendig sind, um das Risiko auf der gesamten Angriffsoberfläche zu verstehen
• Wie der Cyber Exposure Score berechnet wird und die einzelnen zugrunde liegenden Größen abgeleitet werden
• Welche Steuerelemente und Metriken in Tenable Lumin den Sicherheitsteams helfen können, ihre Ressourcen auf geschäftskritische Schwachstellen zu konzentrieren