#1638 · Rechner für KI & Technologie

Phishing-Erwarteter-Verlust-Rechner

Schätze den erwarteten finanziellen Verlust durch Phishing als risikogewichteten Szenariowert. Der Rechner verbindet Angriffsvolumen, Klickrate, Kompromittierungswahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeit eines monetären Schadens, durchschnittliche Schadenshöhe und die Wirkung vorhandener Kontrollen.

Rechner

Angriffs- und Verlustannahmen
Versuche
Geschätzte Anzahl relevanter Phishing-Kontakte im Jahr.
%
Anteil der Versuche mit riskanter Nutzerinteraktion.
%
Anteil der Interaktionen, die zu einer tatsächlichen Kompromittierung führen.
%
Wahrscheinlichkeit, dass eine Kompromittierung einen finanziellen Schaden auslöst.
€
Direkter und sinnvoll zurechenbarer Verlust je Schadensereignis.
%
Geschätzte Reduktion des Erwartungswerts durch bestehende Maßnahmen.

So verwendest du diesen Rechner

  1. Trage deine aktuellen oder geplanten Werte in die Eingabefelder ein.
  2. Nutze Werte aus demselben Zeitraum und derselben Bezugsgröße.
  3. Klicke auf „Berechnen“, um Haupt- und Zusatzkennzahlen zu sehen.
  4. Ändere einzelne Annahmen, um alternative Szenarien zu vergleichen.

Formel

Erwartete Schadensereignisse = Versuche × Klickrate × Kompromittierungsrate × Schadenswahrscheinlichkeit. Netto-Erwartungsverlust = Ereignisse × Durchschnittsverlust × (1 − Kontrollreduktion).

Was das Ergebnis bedeutet

Das Ergebnis ist ein statistischer Erwartungswert zur Priorisierung von Sicherheitsmaßnahmen, kein prognostizierter Einzelverlust.

Die Qualität hängt stark von belastbaren internen Raten ab. Verwende Incident-, Mail-Gateway-, Awareness- und Schadensdaten aus demselben Betrachtungszeitraum.

Beispielrechnung

Bei 5.000 Versuchen, 3 % Interaktionsrate, 10 % Kompromittierung, 20 % Schadenswahrscheinlichkeit, 25.000 € Verlust und 40 % Kontrollreduktion ergeben sich 3 erwartete Schadensereignisse, 75.000 € Brutto- und 45.000 € Netto-Erwartungsverlust.

Tipps für bessere Ergebnisse

  • Kalibriere Klick- und Kompromittierungsraten mit internen Daten.
  • Trenne direkte Zahlungsverluste von Wiederherstellungs- und Ausfallkosten, wenn du Doppelzählung vermeiden willst.
  • Modelliere Kontrollen konservativ und dokumentiere die Annahme.
  • Vergleiche den Erwartungsverlust vor und nach geplanten Sicherheitsmaßnahmen.
  • Nutze Sensitivitätsszenarien für Klickrate und Schadenshöhe.

Häufig gestellte Fragen

Wie berechne ich den erwarteten jährlichen Verlust durch Phishing?

Multipliziere Angriffsversuche mit Interaktions-, Kompromittierungs- und Schadenswahrscheinlichkeit und anschließend mit der durchschnittlichen Verlusthöhe.

Welche Daten brauche ich für einen Phishing-Erwartungsverlust?

Hilfreich sind Phishing-Volumen, Nutzerinteraktionen, tatsächliche Kompromittierungen, finanzielle Schadensfälle und durchschnittliche Schadenshöhe.

Wie berücksichtige ich MFA oder E-Mail-Sicherheitskontrollen?

Du kannst deren geschätzte Wirkung als Risikoreduktion eintragen, solltest den Wert aber möglichst aus internen Messungen oder Tests ableiten.

Ist der erwartete Verlust dasselbe wie der maximale Phishing-Schaden?

Nein. Der Erwartungswert gewichtet Wahrscheinlichkeit und Schadenshöhe; ein seltener Extremfall kann deutlich höher liegen.

Kann ich mit dem Rechner den Nutzen eines Awareness-Trainings vergleichen?

Ja. Vergleiche Szenarien mit unterschiedlichen Interaktions- oder Kompromittierungsraten und halte die übrigen Annahmen konstant.

Ergebniskennzahlen

KennzahlBedeutung
Erwartete SchadensereignisseWird aus deinen Eingaben live berechnet.
Brutto-ErwartungsverlustWird aus deinen Eingaben live berechnet.
Geschätzte RisikoreduktionWird aus deinen Eingaben live berechnet.

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