面向数据驱动方法的网络安全情报投资回报率量化

网络安全情报（CTI）的估值始终是一个持久挑战，因为成功防御威胁会导致无事件产生，几乎没有可观察的财务影响，使得在传统成本效益框架下难以为 CTI 支出提供正当理由。本研究引入一种数据驱动的方法，用于量化 CTI 的投资回报率（ROI），从而将其重新定位为风险缓解的可衡量贡献者。该方法框架扩展了包括戈登-洛布（Gordon-Loeb）和 FAIR 模型在内的既有安全经济学模型，以纳入 CTI 对安全漏洞概率及其关联损失严重程度的复杂影响。该框架通过经验支撑的绩效指标实现，包括平均检测时间（MTTD）、平均响应时间（MTTR）和对手干扰时间的减少，支持来自金融、医疗和零售等行业的三个行业专用案例研究。为解决传统线性评估方法的局限性，本文引入威胁情报有效性指数（TIEI）作为加权几何平均值的复合指标。TIEI 对关键维度的表现不足（包括质量、丰富性、集成性和操作影响）进行惩罚，从而捕捉瓶颈效应：最低效组件限制整体性能。通过整合金融定量、对手覆盖范围以及业务使能性的定性评估，该提议混合模型将负证据转化为可为 CTI 投资提供正当解释的 ROI 说明。这一方法为将 CTI 从成本转变为战略投资提供了可复制的途径，使其在 diverse 组织环境中实现知情决策和持续优化。