一、背景

在信息安全评估中，通常需要对资产进行量化分析，例如：

• 资产价值

• 安全事件损失

• 发生可能性

• 最终风险值

这里用 Python 实现一个简单的计算模型，通过输入各项指标，自动输出最终风险值。

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二、计算逻辑

涉及四个核心计算：

1. 资产价值（BiAjv）

由以下因素决定：

• 保密性（C）

• 完整性（I）

• 可用性（A）

• 业务承载性

• 业务重要性

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2. 损失值（F）

F = √(资产价值 × 影响程度)

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3. 可能性（L）

L = √(威胁 × 脆弱性)

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4. 风险值（R）

R = √(L × F)

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三、运行效果

=== 资产价值 BiAjv 计算 ===
请输入保密性赋值 (yd-5): 3
请输入完整性赋值 (yd-5): 4
请输入可用性赋值 (yd-5): 5
请输入资产对业务承载性赋值 (yd-5): 4
请输入业务重要性赋值 (yd-5): 5
资产综合价值 BiAjv = 7

=== 安全事件造成的损失计算 ===
请输入影响程度 Di (yd-5): 4
安全事件造成的损失 F = 5

=== 安全事件发生的可能性计算 ===
请输入威胁赋值 T (yd-5): 3
请输入脆弱性被利用难易程度 Av (yd-5): 2
安全事件发生的可能性 L = 2

=== 最终风险值计算 ===

系统组件和单元资产风险值 R = 3

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四、完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import math

def calculate_biajv(vaj1, vaj2, vaj3, biajca, biv):
    cia_average = (vaj1 + vaj2 + vaj3) / 3
    step2 = biajca * cia_average
    step3 = math.sqrt(step2)
    step4 = step3 * biv
    return round(math.sqrt(step4))

def calculate_loss(vc, di):
    return round(math.sqrt(vc * di))

def calculate_possibility(t, av):
    return round(math.sqrt(t * av))

def calculate_risk_value(L, F):
    return round(math.sqrt(L * F))

if __name__ == "__main__":
    print("=== 资产价值 BiAjv 计算 ===")
    vaj1 = float(input("请输入保密性赋值 (yd-5): "))
    vaj2 = float(input("请输入完整性赋值 (yd-5): "))
    vaj3 = float(input("请输入可用性赋值 (yd-5): "))
    biajca = float(input("请输入资产对业务承载性赋值 (yd-5): "))
    biv = float(input("请输入业务重要性赋值 (yd-5): "))
    vc = calculate_biajv(vaj1, vaj2, vaj3, biajca, biv)
    print(f"资产综合价值 BiAjv = {vc}")

    print("\n=== 安全事件造成的损失计算 ===")
    di = float(input("请输入影响程度 Di (yd-5): "))
    loss = calculate_loss(vc, di)
    print(f"安全事件造成的损失 F = {loss}")

    print("\n=== 安全事件发生的可能性计算 ===")
    t = float(input("请输入威胁赋值 T (yd-5): "))
    av = float(input("请输入脆弱性被利用难易程度 Av (yd-5): "))
    possibility = calculate_possibility(t, av)
    print(f"安全事件发生的可能性 L = {possibility}")

    print("\n=== 最终风险值计算 ===")
    risk = calculate_risk_value(possibility, loss)
    print(f"\n系统组件和单元资产风险值 R = {risk}")