La sicurezza fisica rappresenta uno degli elementi fondamentali nella protezione del patrimonio aziendale e nella tutela delle persone che operano all’interno di un’organizzazione.
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Introduzione alla validazione del rischio fisico
In un contesto di crescente complessità e sofisticazione delle minacce che spaziano dai “banali” furti con scasso, atti vandalici a sabotaggi, fino a operazioni coordinate di intrusione fisica e attacchi ibridi con componenti digitali è indispensabile dotarsi di sistemi avanzati per il calcolo e la gestione del rischio di sicurezza fisica.
Tali sistemi, basati su modelli probabilistici, intelligenza artificiale, e raccolta dati in tempo reale, sono in grado di fornire una valutazione dinamica e predittiva del rischio, supportando le decisioni operative e strategiche dei Security Manager. Tuttavia, la semplice implementazione di questi strumenti non garantisce di per sé un’efficacia reale.
Fasi fondamentali della validazione
È necessario infatti che l’intero sistema venga sottoposto a rigorose procedure di validazione, volte a confermare la sua efficacia che si esplicita nella intrinseca capacità di:
- rilevare in modo tempestivo e accurato le minacce e gli eventi critici;
- minimizzare i falsi positivi, che generano sovraccarico e possono portare a ignorare gli alert;
- ridurre i falsi negativi, che espongono l’organizzazione a rischi non rilevati;
- garantire conformità a normative cogenti e volontarie di riferimento.
La validazione non è un’attività puntuale ma un processo continuo, che deve accompagnare l’intero ciclo di vita del sistema, dalle prime fasi di progettazione e test in laboratorio, fino all’operatività e al mantenimento nel tempo.
Possiamo immaginare il processo di validazione come un metodo di costante verifica di adeguatezza del modello prescelto.
In questo brano si vuole proporre un framework articolato e completo per la validazione dell’efficacia di sistemi di calcolo del rischio di sicurezza fisica.
Un sistema di validazione si svolge nelle seguenti fasi:
- definizione e calibrazione dei KPI;
- metodologie di calcolo del rischio;
- test di scenario e stress testing;
- validazione sul campo e A/B testing operativo;
- coinvolgimento degli operatori e valutazione soggettiva;
- documentazione e conformità normativa.
Definizione e calibrazione dei KPI
Gli Indicatori Chiave di Prestazione (Key Performance Indicators – KPI) sono la pietra angolare su cui si basa la valutazione e la validazione di qualunque sistema di gestione del rischio, inclusi quelli dedicati alla sicurezza fisica. La loro corretta definizione e calibrazione sono essenziali per garantire che il sistema misuri in modo affidabile le proprie performance e fornisca informazioni utili al miglioramento continuo.
Nel contesto della sicurezza fisica, i KPI devono misurare vari aspetti della performance del sistema:
- Accuratezza del sistema di rilevazione: include la capacità di identificare correttamente eventi di rischio reali (True Positives), evitando al contempo di generare falsi allarmi (False Positives). Analogamente, è cruciale minimizzare i falsi negativi, ovvero situazioni in cui un evento di rischio reale non viene rilevato dal sistema.
- Efficienza operativa: riguarda la tempestività con cui il sistema emette gli allarmi, il tempo medio di risposta degli operatori e la capacità del sistema di ridurre i tempi di intervento.
- Usabilità e accettazione degli operatori: la facilità di utilizzo del sistema, la chiarezza degli alert e la percezione di affidabilità da parte degli operatori sul campo sono fondamentali per assicurare una corretta azione in caso di rischio.
- Conformità normativa: misurare il rispetto delle procedure e delle normative di settore (ad esempio ISO 27001 per la sicurezza delle informazioni, ISO 31000 per la gestione del rischio, Direttiva NIS2 per le infrastrutture critiche).
La definizione dei KPI deve partire da un’analisi accurata del contesto in cui opera l’organizzazione, degli obiettivi di sicurezza e delle minacce specifiche cui è esposto il patrimonio da proteggere. Tale analisi è parte integrante della valutazione preliminare dei rischi come da ISO 31000:2018.
I passi fondamentali sono:
- mappatura dei processi di sicurezza: identificazione delle attività chiave, delle risorse coinvolte e delle potenziali vulnerabilità;
- identificazione degli eventi critici: quali intrusioni, sabotaggi, incidenti fisici, accessi non autorizzati.
- selezione delle metriche di performance: per ogni tipo di evento critico, si scelgono gli indicatori che meglio descrivono l’efficacia del sistema di rilevazione e risposta.
- definizione delle soglie e dei target: per ogni KPI, si stabiliscono valori attesi, soglie di tolleranza e obiettivi di miglioramento, in accordo con gli standard ISO 31000 e ISO 27001.
La calibrazione consiste nell’adattare i KPI al contesto reale attraverso un processo iterativo, basato su dati empirici e simulazioni. I dati storici sugli incidenti, raccolti da sistemi di sicurezza preesistenti o da database di settore, sono un’importante fonte per calibrare i parametri del sistema.
In generale la fase di definizione e calibrazione dei KPI deve essere allineata ad una serie di normative e standard internazionali tra cui:
- ISO 31000:2018 – Gestione del rischio;.
- ISO/IEC 27001:2022 – Sistemi di gestione della sicurezza delle informazioni;
- Direttiva NIS2 (UE 2022/2555);
- Linee guida ENISA.
Metodologie di calcolo del rischio
Il calcolo del rischio di sicurezza fisica rappresenta il cuore dei sistemi predittivi e decisionali implementati nelle organizzazioni moderne. Esso consiste nella valutazione quantitativa o qualitativa della probabilità che si verifichi un evento dannoso e dell’impatto potenziale che tale evento può causare.
Secondo la norma ISO 31000, il rischio è definito come “l’effetto dell’incertezza sugli obiettivi”. Nel contesto della sicurezza fisica, questo si traduce nella possibilità che eventi quali intrusioni, furti, vandalismi, attacchi terroristici, destabilizzazioni geopolitiche, attività di spionaggio etc. causino danni a persone, beni o infrastrutture.
La formula base per il calcolo del rischio è la notoria:
Rischio = Probabilità dell’evento × Impatto dell’evento
Tuttavia, nelle applicazioni avanzate è necessario considerare molteplici variabili, tra cui la vulnerabilità del sistema, le contromisure attive e passive, l’interazione tra diversi fattori di rischio (minaccia) addivenendo a formule più complesse come Rischio f(Minaccia, Vulnerabilità,Impatto, Probabilità).
I modelli di calcolo si suddividono in macro-famiglie:
- modelli quantitativi: basati su dati numerici, statistiche storiche e metriche di frequenza e gravità. Permettono di assegnare valori numerici al rischio, facilitando comparazioni e decisioni basate su soglie definite;
- modelli qualitativi: utilizzano scale di valutazione soggettive (es. basso, medio, alto) per stimare probabilità e impatti, particolarmente utili quando i dati quantitativi sono scarsi o incerti.
- modelli semi-quantitativi: combinano elementi numerici e qualitativi, ad esempio classificando le variabili della funzione di calcolo del rischio su una scala moltiplicando quindi i punteggi. Tali modelli consentono un adeguato bilanciamento tra i due precedenti spesso indispensabile per la valutazione di rischi non sempre misurabili come in ambito secuirty.
- modelli probabilistici avanzati: utilizzano tecniche statistiche come le reti bayesiane, modelli Markoviani o simulazioni Monte Carlo per valutare rischi complessi e dinamici.
La qualità del calcolo del rischio dipende fortemente dalla qualità e quantità dei dati utilizzati come input, dati che possono essere:
- dati storici interni: incidenti, allarmi, interventi, audit passati;
- dati da fonti esterne e open source: rapporti di settore, analisi di minacce globali e regionali, dati di intelligence;
- dati provenienti da sensoristica: informazioni in tempo reale da videocamere, sensori di movimento, sistemi di controllo accessi;
- dati umani: segnalazioni degli operatori, valutazioni di esperti, feedback sul campo;
I sistemi più avanzati adottano calcoli dinamici, aggiornando continuamente le valutazioni del rischio sulla base di nuovi dati, eventi in corso e cambiamenti nelle condizioni operative. Questo approccio permette di anticipare le criticità e ottimizzare la risposta.
Test di scenario e stress testing
La fase di test di scenario e stress testing rappresenta un passaggio fondamentale per verificare la capacità del sistema di calcolo del rischio di operare efficacemente in condizioni reali e di emergenza.
I test di scenario consistono nell’applicazione simulata di eventi di rischio prestabiliti, che riproducono situazioni realistiche di attacco o incidente (ad es. intrusioni, sabotaggi, attacchi ibridi etc.). Essi hanno lo scopo di verificare:
- l’accuratezza del sistema nella rilevazione e segnalazione degli eventi;
- l’efficacia delle contromisure automatiche o manuali suggerite;
- l’integrazione con procedure operative standard e flussi decisionali;
- la capacità di adattarsi a variabili ambientali e operative.
Lo stress testing invece sottopone il sistema a condizioni estreme, sovraccaricando le capacità di rilevazione e risposta per valutare i limiti operativi e la resilienza come ad esempio:
- la simulazione di eventi multipli simultanei;
- la simulazione di condizioni di carico massimo sugli operatori;
- la simulazione di malfunzionamenti di componenti tecnologiche di rilevamento o di comunicazione.
L’efficacia dei test è legata al rispetto di un processo di esecuzione degli stessi che si articola in:
- fase di definizione degli obiettivi e degli indicatori di successo;
- fase di preparazione degli scenari;
- esecuzione;
- monitoraggio dei risultati;
- debriefing e analisi degli scostamenti rispetto alle aspettative.
I test di scenario e stress testing permettono così di poter identificare punti deboli nel sistema, migliorare la capacità di risposta e validare la robustezza degli algoritmi e modelli predittivi
Validazione sul campo e testing operativo
La validazione sul campo rappresenta uno dei momenti più critici nella verifica dell’efficacia di un sistema di calcolo del rischio di sicurezza fisica. Solo attraverso dati reali raccolti in ambienti operativi autentici è possibile valutare la reale capacità del sistema di rispondere alle sfide dinamiche della sicurezza fisica.
Questa fase non si limita a testare algoritmi o tecnologie, ma verifica anche l’interazione con i processi organizzativi, le procedure operative e il comportamento degli operatori, garantendo una validazione olistica calata nel contesto operativo reale.
Il processo di validazione sul campo deve essere svolta per un tempo prolungato (3-6 mesi almeno) su dei siti “pilota” che presentino possibilmente caratteristiche diversificate (in ambito bancario ad ad. es. filiali, sedi, centri dati).
Il test sul campo deve essere preceduto dalla raccolta dati storici su incidenti, falsi allarmi e tempi di risposta per stabilire un riferimento utile a misurare gli esiti dell’attività di testing. Gli eventi che verranno registrati devono essere catalogati secondo criteri di classificazione (vero positivo, falso positivo, falso negativo, vero negativo).
Il test vero e proprio consisterà quindi nell’applicazione day-by-day del modello di calcolo prescelto nel contesto operativo quotidiano e reale con raccolta e misurazione di tutti i dati necessari alla misurazione dei KPI prescelti.
Al termine del test seguirà quindi l’analisi dei dati raccolti e dei risultati (tasso di rilevamento, numero di alert, tempi di intervento, feedback operatori) per identificare margini di miglioramento del modello stesso.
L’analisi dei dati raccolti costituisce l’elemento chiave nella validazione dei sistemi di calcolo del rischio attraverso la quale è possibile trarre conclusioni solide, evidenziare trend, identificare anomalie e quantificare l’efficacia.
I parametri più frequenti sono sicuramente:
- il tasso di rilevamento corretto (True Positive Rate);
- il tasso di falsi positivi e falsi negativi;
- il tempo medio di risposta;
- la soddisfazione degli operatori.
I risultati dell’analisi vengono sintetizzati in report dettagliati, presentati agli stakeholder per supportare decisioni strategiche, investimenti e interventi correttivi.
L’implementazione di un sistema di sicurezza è un processo dinamico. La validazione e analisi devono alimentare un ciclo continuo di monitoraggio, revisione e aggiornamento.
Tecnologie e strumenti di supporto alla validazione
L’adozione di tecnologie come sensori IoT, videocamere intelligenti, sistemi di controllo accessi biometrici consente di raccogliere dati precisi e in tempo reale per una validazione più accurata.
Ma soprattutto l’impiego di piattaforme di analisi dati, basate su Big Data e AI, consente di elaborare grandi volumi di dati eterogenei, generando insight predittivi e facilitando la validazione continua dei modelli.
La validazione strutturata e continua dei sistemi di calcolo del rischio di sicurezza fisica è un elemento imprescindibile per garantire l’efficacia delle misure di protezione e per ottimizzare le risorse aziendali. Il framework descritto, basato su metodologie rigorose, supportato da normative riconosciute e integrato con tecnologie avanzate, consente di minimizzare i rischi residui e di adattarsi dinamicamente alle nuove minacce.
