Abstract
Управление информационными рисками является ключевым элементом обеспечения безопасности современных организаций, особенно в условиях роста киберугроз и широкого внедрения облачных технологий. В настоящей работе рассматривается актуальная проблема повышения эффективности управления информационными рисками за счет интеграции организационных и технических подходов, а также автоматизации процессов их оценки и анализа. Значимость исследования обусловлена увеличением сложности и разнообразия современных киберугроз, требующих новых решений для их эффективного предотвращения. Для решения поставленной задачи использованы методологии OCTAVE и NIST SP 800-30, позволяющие комплексно подходить к управлению информационными рисками, сочетая организационные и технические аспекты. В рамках исследования проведена автоматизация процесса оценки рисков с помощью разработанных автором Python-скриптов, предназначенных для выявления сетевых уязвимостей и анализа конфигураций облачных систем. Результаты работы демонстрируют преимущества комбинированного подхода к управлению рисками и подтверждают эффективность автоматизации для повышения оперативности и точности анализа. Установлено, что модель Shared Responsibility Model требует уточнения границ ответственности сторон в облачных средах. Также подтверждается перспектива применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для повышения точности прогнозирования угроз информационной безопасности. Использование этих технологий позволяет анализировать большие объемы данных и оперативно выявлять потенциальные угрозы, что значительно усиливает возможности прогнозирования и реагирования на инциденты. Полученные результаты имеют практическую значимость и могут быть использованы организациями при разработке и совершенствовании политики информационной безопасности, а также служат основой для дальнейших исследований по интеграции передовых технологий в системы управления рисками.