Подходы_к_оценке_и_управлению_неквантифицируемыми_рисками_—_PROPD.pdf
Коллеги, а нам напоминают, что мы должны, причем должны не что-то, а целых несколько гениальных презентаций с прошедшего в далеком мае 2025 года мероприятия ПРО ПД, а точнее — про оценку и управление рисками. Исправляемся, медленно, но однозначно!
Кто-то бы сказал, что уже и не надо публиковать, но мы не согласны. Итак, презентация Антона Демидова о том, как DPO может смотреть на риски и что-то делать с этим, сложная, почти математически точная лекция, которая показала нам многое и точно — то, что в Монте-Карло есть не только казино...
Начали с того, что вспомнили одно из самых общих и при этом функциональных определений риска, содержащееся в ISO 31000:2018:
Риск — это влияние неопределенности на цели.
Вспомнили и 4 основных способа управления риском: уклонение, снижение (митигация), перенос, принятие.
Основная ошибка DPO — в том, что мы часто пытаемся оценить риски только в количественном выражении, количественными методами, хотя далеко не каждая количественная оценка privacy-риска может принести результат. Это связано с тем, что эти риски относятся к так называемым "неквантифицируемым рискам":
Неквантифицируемые риски — это риски, которые сложно или невозможно измерить количественно с достаточной степенью достоверности из-за отсутствия надежных данных, высокой степени неопределенности или сложности самого явления.
Обсудили карту рисков, матрицу рисков и отраслевые инструменты работы с риском, включая DPIA, TIA и, конечно, оценку вреда, которая может быть причинена субъектам персональных данных...
В конце выступления Антон поделился тремя моделями количественной оценки, которые потенциально могут работать и с privacy-рисками: метод Монте-Карло, Байесовский метод и Стохастические деревья решений — о таком едва ли много напишешь, поэтому с радостью делимся презентацией!
Дальше — больше!🔥
Кто-то бы сказал, что уже и не надо публиковать, но мы не согласны. Итак, презентация Антона Демидова о том, как DPO может смотреть на риски и что-то делать с этим, сложная, почти математически точная лекция, которая показала нам многое и точно — то, что в Монте-Карло есть не только казино...
Начали с того, что вспомнили одно из самых общих и при этом функциональных определений риска, содержащееся в ISO 31000:2018:
Риск — это влияние неопределенности на цели.
Вспомнили и 4 основных способа управления риском: уклонение, снижение (митигация), перенос, принятие.
Основная ошибка DPO — в том, что мы часто пытаемся оценить риски только в количественном выражении, количественными методами, хотя далеко не каждая количественная оценка privacy-риска может принести результат. Это связано с тем, что эти риски относятся к так называемым "неквантифицируемым рискам":
Неквантифицируемые риски — это риски, которые сложно или невозможно измерить количественно с достаточной степенью достоверности из-за отсутствия надежных данных, высокой степени неопределенности или сложности самого явления.
Обсудили карту рисков, матрицу рисков и отраслевые инструменты работы с риском, включая DPIA, TIA и, конечно, оценку вреда, которая может быть причинена субъектам персональных данных...
В конце выступления Антон поделился тремя моделями количественной оценки, которые потенциально могут работать и с privacy-рисками: метод Монте-Карло, Байесовский метод и Стохастические деревья решений — о таком едва ли много напишешь, поэтому с радостью делимся презентацией!
Дальше — больше!🔥