Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Risk management constitutes a basis for decision making since it creates a view that
allows to identify and control risks that can compromise the assets of a given organization. The
standard ISO 27005:2011 states that one of the fundamental steps on a risk management plan
is the definition of security policies with the usage of risk assessment to estimate the severity
of the threats that a given organization faces. Despite the existence of several methodologies
to achieve successful risk assessments, preview evidence has demonstrated that the presence
of human data sources for risk assessments can produce biased results, thus compromising the
business continuity as a result of unnecessary or wrong investments.
Using the confidence level of human sources to give emphasis to individuals considered
as more reliable, this work presents a proposal to reduce biases by using weights in risk assessments.
The concept of trust used is a function of trust among coworkers and performance
evaluations, which allowed to create an evolutionary process that refines the notions of trust
through the execution of continuum cycles of risk management .
A validation of the evolution of the process of risk management during various periods
of time showed that the use of coefficients of trust in risk assessment can effectively improve the
accuracy of risk estimates. As a result the developed model for quantification of trust enabled
the creation of a tool to minimize deviations of results due human causes. / A gestão de riscos constitui uma base para a tomada de decisão, uma vez que cria uma
visão que permite identificar e controlar os riscos que podem comprometer os ativos de uma
determinada organização. A norma ISO 27005:2011 afirma que um dos passos fundamentais
em um plano de gerenciamento de risco é a definição de políticas de segurança mediante o uso
de avaliação de riscos para estimar a gravidade das ameaças que uma determinada organização
enfrenta. Apesar da existência de várias metodologias para realizar avaliações de risco exitosas,
evidência prévia tem demonstrado que a presença de fontes de dados humanas podem produzir
desvios nos resultados, podendo comprometer a continuidade dos negócios com investimentos
realizados de forma desnecessária ou equivocada.
Utilizando-se o nível de confiança das fontes humanas para dar ênfase aos indivíduos
considerados como mais confiáveis, este trabalho apresenta uma proposta para reduzir desvios
mediante o uso de ponderações nas avaliações de risco. O conceito de confiança utilizado é uma
função de confiança entre os colegas de trabalho e de avaliações de desempenho, o que permite
criar um processo evolutivo que refina as noções de confiança a partir da execução continua dos
ciclos de gestão de risco.
A avaliação da evolução do processo de gestão do risco ao longo de diversos períodos de
tempo demonstrou que o uso de coeficientes de confiança em análise/avaliação de riscos pode
efetivamente aumentar a precisão das estimativas de riscos. Como resultado o modelo de quantificação
de confiança desenvolvido possibilitou a criação de uma ferramenta para minimizar
desvios de resultados por causas humanas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/5424 |
| Date | 28 February 2014 |
| Creators | López, Víctor Leonel Orozco |
| Contributors | Nunes, Raul Ceretta, Fontoura, Lisandra Manzoni, Maziero, Carlos Alberto |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFSM, BR, Ciência da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 100300000007, 400, 300, 300, 300, 300, e2cd0d87-3ff6-4c82-8830-9ca8dea454cc, d65014d2-4db3-460e-a8bf-3b4e64998dc0, a9f5d87c-ca0a-4556-b515-b7d55123e23e, 83cf9fb1-5050-4748-81db-502d1d132ea3 |
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