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Human Risk Index (HRI) सुरक्षा टीमों को मानवीय साइबर जोखिम को समझने और उसे प्राथमिकता देने में सहायता करता है। यह प्रासंगिक डेटा को एक समान दृश्य में एकत्र करता है, ताकि टीमें यह तय कर सकें कि कहाँ की गई कार्रवाई सबसे अधिक मूल्यवान होगी। HRI 0–1000 के स्केल का उपयोग करता है। उच्च मान अधिक सतर्कता और कम मापे गए मानवीय साइबर जोखिम को दर्शाते हैं।

HRI क्या दर्शाता है

HRI तीन संबंधित क्षेत्रों के जोखिम का सारांश प्रस्तुत करता है:
  • Behavior — ऐसी गतिविधियाँ जो जोखिम बढ़ा या घटा सकती हैं, जैसे Training में सहभागिता, फ़िशिंग के प्रति प्रतिक्रियाएँ और डेटा-हैंडलिंग गतिविधि
  • Threat — सुरक्षा संबंधी खतरे और संदिग्ध गतिविधियाँ, जो किसी व्यक्ति या समूह को प्रभावित करती हैं
  • Identity — एक्सेस, ऑथेंटिकेशन और विशेषाधिकार से जुड़े कारक, जो एक्सपोज़र को बदल सकते हैं
प्लेटफ़ॉर्म इन दृश्यों को बनाने के लिए कनेक्ट किए गए डेटा स्रोतों से प्राप्त Signals का उपयोग करता है। उपलब्ध इनपुट इस बात पर निर्भर करते हैं कि संगठन कौन-से सिस्टम कनेक्ट करता है और वे सिस्टम कौन-सा डेटा रिपोर्ट करते हैं।
HRI एक निर्णय-सहायक साधन है। इसका उपयोग व्यावसायिक संदर्भ और सुरक्षा विशेषज्ञता के साथ करें। यह किसी जाँच का स्थान नहीं लेता और न ही इसके आधार पर रोज़गार संबंधी कोई निर्णय लिया जाना चाहिए।

HRI कैसे कार्य करता है

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प्रासंगिक गतिविधि एकत्र करना

कनेक्ट किए गए सिस्टम सुरक्षा व्यवहार, खतरों, Training और आइडेंटिटी से संबंधित गतिविधि उपलब्ध कराते हैं।
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गतिविधि को Signals से मैप करना

प्लेटफ़ॉर्म स्रोत गतिविधि को परिभाषित Signals से मैप करता है। एक से अधिक डेटा स्रोत संबंधित गतिविधि उपलब्ध करा सकते हैं, फिर भी किसी Signal का अर्थ स्थिर रहता है।
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साक्ष्य को सामान्यीकृत करना

प्लेटफ़ॉर्म स्रोत डेटा में अंतर को ध्यान में रखता है, ताकि टीमें संबंधित साक्ष्य की समीक्षा एक समान रूप में कर सकें।
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जोखिम और बदलाव का सारांश तैयार करना

HRI उपलब्ध साक्ष्य को मिलाकर एक समग्र दृश्य और सहायक घटक प्रस्तुत करता है। ट्रेंड दर्शाते हैं कि मापा गया जोखिम बेहतर हो रहा है, बिगड़ रहा है या स्थिर है।

टीमें HRI का उपयोग कैसे करती हैं

कार्रवाई को प्राथमिकता देना

ऐसे लोगों या समूहों की पहचान करने के लिए, जिन्हें लक्षित कार्रवाई से लाभ हो सकता है, HRI का उपयोग Signal के विवरण के साथ करें। Playbook या कोई अन्य प्रतिक्रिया शुरू करने से पहले सहायक साक्ष्य की समीक्षा करें।

समूहों की तुलना करना

पैटर्न पहचानने के लिए विभागों, स्थानों या अन्य Cohorts की समीक्षा करें। समूहों की तुलना तभी करें जब उनका संदर्भ और उपलब्ध डेटा तुलना के लिए उपयुक्त हो।

प्रगति मापना

यह समझने के लिए कि कोई प्रोग्राम मापे गए जोखिम को कम कर रहा है या नहीं, समय के साथ दिशा पर नज़र रखें। कनेक्ट किए गए डेटा या Workforce कवरेज में बदलाव भी परिणामों को प्रभावित कर सकता है, इसलिए ट्रेंड के साथ उन बदलावों की भी समीक्षा करें।

प्रोग्राम Outcomes की रिपोर्टिंग

प्रोग्राम के हितधारकों को प्राथमिकताएँ, Actions और प्रगति समझाने के लिए संगठन और Cohort दृश्यों का उपयोग करें। किसी बदलाव का संदर्भ देने के लिए सहायक Signals का उपयोग करें।

HRI की व्याख्या सावधानीपूर्वक करें

  • किसी स्कोर या ट्रेंड के पीछे मौजूद Signals की समीक्षा करें।
  • पुष्टि करें कि अपेक्षित डेटा स्रोत कनेक्ट हैं और रिपोर्ट कर रहे हैं।
  • व्यक्ति की भूमिका, एक्सेस और कार्य-संदर्भ पर विचार करें।
  • उपयुक्त अवधि में समान समूहों की तुलना करें।
  • किसी एक घटना या एक स्कोर को संपूर्ण जोखिम आकलन न मानें।

सामान्य प्रश्न

जैसे ही प्लेटफ़ॉर्म कनेक्ट किए गए स्रोतों से प्राप्त प्रासंगिक डेटा को प्रोसेस करता है, HRI बदलता है। समय स्रोत, उसकी रिपोर्टिंग अनुसूची और उपलब्ध गतिविधि पर निर्भर करता है।
नए Signals, मौजूदा गतिविधि में परिवर्तन या डेटा कवरेज में बदलाव HRI को प्रभावित कर सकते हैं। सहायक Signal इतिहास की समीक्षा करें और पुष्टि करें कि अपेक्षित डेटा स्रोत रिपोर्ट कर रहे हैं।
प्रत्येक संगठन के लिए कोई सार्वभौमिक लक्ष्य नहीं है। ऐसा लक्ष्य निर्धारित करें जो आपकी जोखिम सहनशीलता, डेटा कवरेज, Workforce और प्रोग्राम के उद्देश्यों के अनुरूप हो। प्रगति को एक स्थिर आधार-रेखा और प्रलेखित प्रोग्राम Outcomes के विरुद्ध मापें।
सीधी तुलना भ्रामक हो सकती है, क्योंकि संगठनों के Workforce, जोखिम सहनशीलता, डेटा स्रोत और प्रोग्राम डिज़ाइन भिन्न हो सकते हैं। बदलाव मापते समय आंतरिक रूप से एकसमान आधार-रेखाओं और तुलनीय Cohorts का उपयोग करें।

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शब्दावली

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