Abstract
В данной статье представлен комплексный анализ методов и моделей оценки рисков в области информационной безопасности. Тема исследования актуальна в контексте современной цифровой инфраструктуры, поскольку киберугрозы растут с каждым днем. Цель работы – систематизировать основные методы оценки рисков информационной безопасности, провести их сравнительный анализ по критериям эффективности и продемонстрировать практическое применение. В исследовании описаны качественные и количественные методы, а также международные модели, такие как FAIR, OCTAVE и NIST SP 800-30. Проведён сравнительный анализ методов по пяти критериям: точность, масштабируемость, трудоёмкость, автоматизируемость и повторяемость. Представлены результаты экспериментов: автоматизированное сканирование сети с помощью Nmap и OpenVAS, симуляция убытков методом Монте-Карло, а также классификация сетевых аномалий с помощью модели Random Forest (точность 94,7% на датасете NSL-KDD). Авторы приходят к выводу, что комбинированное использование количественных методов и инструментов автоматизации позволяет обеспечить наиболее эффективную и обоснованную оценку рисков информационной безопасности.