一、识别潜在威胁

• 外部威胁：包括网络攻击（如恶意软件、病毒、黑客攻击等）、数据泄露（如通过不安全的数据流或配置错误的应用程序暴露敏感数据）等。
• 内部威胁：如人为失误（如非技术用户在创建工作流时无意间引入安全漏洞）、内部人员违规操作等。

二、分析威胁发生的可能性

• 定性方法：将威胁的可能性划分为高、中、低级别，基于专家经验和历史数据。
• 定量方法：估算威胁发生的概率，结合历史数据和模型进行风险计算。

三、评估脆弱性影响

• 数据篡改：评估数据被未授权修改的可能性及其造成的业务影响。
• 服务中断：评估数据存储或应用程序无法访问对业务运营的影响。
• 数据泄露：评估敏感数据泄露对企业声誉、合规性和客户信任度的影响。

四、构建风险矩阵

• 将威胁的发生概率与影响程度结合，绘制风险矩阵。通过矩阵可以明确哪些风险需要优先处理。
  • 高影响、高概率：优先处理的风险。
  • 高影响、低概率：需要控制的潜在风险。
  • 低影响、高概率：可接受的风险，需适当管理。
  • 低影响、低概率：可以接受的低风险。

五、使用量化模型

• 对于复杂的风险评估，可以使用量化模型（如概率加权法、成本效益分析等）来计算每种风险的潜在损失，并进行优先级排序。

六、持续监控与审计

• 实施监控系统，跟踪数据在无代码平台中的流动，发现任何可能表明泄露的异常流动。
• 定期对无代码平台进行安全审计，确保符合安全控制要求，如数据丢失防护（DLP）和访问日志记录。

七、参考行业标准与法规

• 遵循相关的行业标准和法规要求，如《信息安全技术 大数据安全管理指南》、《网络安全标准实践指南——网络数据安全风险评估实施指引》等，提高评估的专业性和准确性。
• 确保无代码平台的数据处理活动符合《中华人民共和国数据安全法》、《网络安全法》等法律法规的要求。

一、风险识别与分类

1. 数据泄露风险：
   • 识别无代码平台中可能的数据泄露途径，如未加密的数据传输、不安全的API接口、弱密码策略等。
   • 评估这些泄露途径对敏感数据（如客户信息、商业机密）的潜在影响。
2. 数据篡改风险：
   • 分析无代码平台中数据被未授权修改的可能性，如通过恶意脚本、内部人员违规操作等。
   • 评估数据篡改对业务连续性和数据完整性的影响。
3. 服务中断风险：
   • 考虑无代码平台可能面临的服务中断威胁，如DDoS攻击、系统崩溃等。
   • 评估服务中断对业务运营和客户体验的影响。

二、威胁可能性评估

1. 历史数据分析：
   • 回顾无代码平台过去的安全事件记录，分析威胁发生的频率和模式。
   • 利用历史数据来预测未来威胁的可能性。
2. 专家评估：
   • 邀请安全专家对无代码平台的安全架构、配置和管理实践进行评估。
   • 根据专家意见来量化威胁的可能性。
3. 漏洞扫描与渗透测试：
   • 定期对无代码平台进行漏洞扫描和渗透测试，发现潜在的安全漏洞。
   • 根据漏洞的严重程度和可利用性来评估威胁的可能性。

三、脆弱性影响量化

1. 数据价值评估：
   • 对无代码平台中存储和处理的数据进行价值评估，确定其敏感性和重要性。
   • 根据数据价值来量化数据泄露或篡改的影响。
2. 业务影响分析：
   • 分析数据安全风险对业务运营、客户信任度、合规性等方面的影响。
   • 利用业务影响分析来量化风险对组织的整体影响。

四、风险量化模型构建

1. 选择量化指标：
   • 确定用于量化风险的指标，如威胁发生的概率、脆弱性被利用的可能性、风险影响程度等。
2. 构建风险矩阵：
   • 将威胁可能性、脆弱性影响和风险指标结合，构建风险矩阵。
   • 通过矩阵来直观展示不同风险级别的分布情况。
3. 应用量化模型：
   • 利用概率加权法、成本效益分析等量化模型来计算每种风险的潜在损失。
   • 根据计算结果对风险进行优先级排序。

五、持续监控与动态调整

1. 实施安全监控：
   • 部署安全监控工具，实时跟踪无代码平台的安全状态。
   • 及时发现并响应潜在的安全威胁。
2. 定期风险评估：
   • 定期对无代码平台进行全面的风险评估，更新风险量化结果。
   • 根据评估结果调整风险缓解策略。
3. 动态调整风险阈值：
   • 根据组织的风险承受能力和业务变化，动态调整风险阈值。
   • 确保风险量化评估的准确性和有效性。