数据风险评估的关键指标有哪些？

以下是数据风险评估的一些关键指标：

一、数据资产相关指标

​数据资产价值

• ​业务重要性：衡量数据对业务运营、决策制定等的重要性。例如，对于电商企业，订单数据和客户信息对日常运营至关重要，其业务重要性较高。
• ​经济价值：数据如果被出售、泄露或利用可能带来的经济收益或损失。如企业的核心技术数据泄露可能导致巨大的经济损失。

​数据资产规模

• ​数据量：数据的总量，包括数据库记录数、文件数量等。大型企业的数据量可能非常庞大，如互联网巨头每天产生海量的用户行为数据。
• ​数据类型多样性：涵盖结构化、半结构化和非结构化数据的种类。例如，企业既有关系型数据库中的结构化数据，又有图像、文档等非结构化数据。

二、威胁相关指标

​威胁频率

• 统计特定威胁在单位时间内发生的次数。例如，每月遭受黑客攻击的次数，或者内部人员违规操作数据事件的频率。

​威胁来源多样性

• 识别威胁来自内部还是外部，以及外部的不同来源类型（如黑客组织、恶意软件作者、竞争对手等）。如果企业面临来自多个不同外部源的威胁，风险相对较高。

三、脆弱性相关指标

​技术脆弱性数量

• 发现的操作系统、数据库、网络设备等技术系统中的漏洞数量。例如，未及时更新补丁导致的操作系统漏洞个数。

​管理脆弱性程度

• 评估企业在数据安全管理方面的薄弱环节，如缺乏数据访问控制政策、员工数据安全培训不足等情况的严重程度。

四、风险影响相关指标

​数据保密性影响

• 衡量数据泄露可能对数据保密性造成的损害程度。如客户隐私数据泄露可能导致企业声誉受损、客户流失等严重后果。

​数据完整性影响

• 数据被篡改可能对业务运营、决策等造成的影响。例如，财务数据被篡改可能导致错误的财务报表，影响企业的投资决策。

​数据可用性影响

• 数据不可用（如因系统故障、网络攻击等）对业务连续性的影响程度。如电商平台在促销活动期间数据库不可用，将导致大量订单无法处理。

五、风险可能性相关指标

​威胁发生可能性

• 基于历史数据、行业经验等评估威胁发生的概率。例如，根据行业报告，某类黑客攻击在特定行业的发生概率为中等。

​脆弱性被利用可能性

• 考虑技术脆弱性和管理脆弱性被威胁利用的可能性。如果存在低级别安全防护且员工安全意识薄弱，脆弱性被利用的可能性就较高。

六、风险等级相关指标

​综合风险评分

• 综合考虑上述各项指标，通过特定算法或模型计算得出的风险评分。例如，将威胁频率、数据资产价值等因素按照一定权重计算得出一个0 - 100分的风险评分，以确定风险等级（如高风险、中风险、低风险）。