如何计算风险级别

在信息安全领域，风险评估是非常重要的一环。针对不同的风险，我们需要有不同的风险级别来进行分类和处理。那么如何计算风险级别呢？本文将给程序员作介绍。

风险评估模型

通常采用的风险评估模型是CVSS（Common Vulnerability Scoring System），即通用漏洞评分系统。

CVSS是一种开放式的标准化系统，提供了一种标准的方法来评估IT系统中的安全漏洞的危害程度。CVSS会为每个漏洞产生一个数字分数，用于表示漏洞的严重程度，并将漏洞分为四个危害等级：低、中、高和严重。

CVSS评分要素

CVSS评分共包含三部分：

1. 基础评分（Base Score）：包含攻击向量、攻击复杂度、身份认证等要素，用于描述漏洞的基本信息。

2. 临时评分（Temporal Score）：包含修复程度、恢复情况等要素，用于描述漏洞针对不同修复时间的评估。

3. 环境评分（Environmental Score）：是基于基础评分和临时评分，按照漏洞所在环境的不同、攻击者的能力、目标受众的情况等来确定风险级别的。

计算风险级别

CVSS将基本评分分为数值等级，分别是0~3.9（低）、4.0~6.9（中）、7.0~8.9（高）和9.0~10.0（严重）。

使用CVSS进行风险评估时，可以按照以下步骤来计算风险级别：

1. 计算漏洞的基本评分（Base Score），并将其划分为低、中、高、严重四个等级。

2. 根据修复程度、恢复情况等信息，计算临时评分（Temporal Score），并按照第一步的等级来确定其对应的风险级别。

3. 根据基础评分、临时评分以及漏洞所在的环境、攻击者的能力、目标受众的情况等信息，计算环境评分（Environmental Score）。

4. 对于环境评分得到的风险级别，可以进行修正，以考虑环境特殊性因素或需要额外的措施来减少漏洞的风险。

代码示例

以下是使用CVSS评估漏洞风险级别的代码示例：

# 导入相关库
from cvssutils import CVSS3

# 计算漏洞基本评分（Base Score）
cvss = CVSS3()
cvss_metrics = {
    "AV": "L",      # Access Vector：本地或相对
    "AC": "L",      # Access Complexity：低复杂度
    "PR": "N",      # Privileges Required：不需要特殊权限
    "UI": "N",      # User Interaction：不需要用户交互
    "S": "U",       # Scope：未损害其他资源
    "C": "H",       # Confidentiality：高
    "I": "H",       # Integrity：高
    "A": "H",       # Availability：高
    "E": "P",       # Exploit Code Maturity：可能存在利用代码
    "RL": "O",      # Remediation Level：官方攻击源的解决方案
    "RC": "C",      # Report Confidence：中
    "CR": "H",      # Confidentiality Requirement：高
    "IR": "H",      # Integrity Requirement：高
    "AR": "H"       # Availability Requirement：高
}
BaseScore=float(cvss.score(cvss_metrics)['baseScore'])
BaseRank=str(cvss.severity(BaseScore))  # 返回风险等级（Low/Medium/High/Critical）

# 计算临时评分（Temporal Score）的风险等级
TemporalScore=8.0
TemporalRank=str(cvss.severity(TemporalScore))

# 计算环境评分（Environmental Score）的风险等级
cvss_metrics.update({
    "CR": "M",      # 修改 Confidentiality Requirement
    "IR": "M",      # 修改 Integrity Requirement
    "AR": "M",      # 修改 Availability Requirement 
})
cvss_environment_metrics = cvss_metrics.copy()
cvss_environment_metrics.update({
    "AV": "A",      # 计算 Access Vector
    "AC": "L",      # 计算 Access Complexity
    "PR": "N",      # 计算 Privileges Required
    "UI": "N",      # 计算 User Interaction
    "S": "U",       # 计算 Scope
    "CR": "L",      # 修改 Confidentiality Requirement
    "IR": "L",      # 修改 Integrity Requirement
    "AR": "L"       # 修改 Availability Requirement 
})
cvss_environment_metrics.update({
    "E": "U",       # 计算 Exploit Code Maturity
    "RL": "W",      # 计算 Remediation Level
    "RC": "C",      # 计算 Report Confidence
})
EnvironmentalScore=float(cvss.score(cvss_environment_metrics)['baseScore'])
EnvironmentalRank=str(cvss.severity(EnvironmentalScore))

# 打印风险级别
print("Base Rank:",BaseRank)
print("Temporal Rank:",TemporalRank)
print("Environmental Rank:",EnvironmentalRank)

以上代码将计算漏洞的基本评分、临时评分和环境评分，并返回它们的对应风险级别。

总结

风险评估是信息安全领域中非常重要的一项工作。我们可以使用CVSS来对漏洞进行风险评估，并根据评估结果来进行相应的处理和防护措施。希望本文对您有所帮助！